<?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>sci_psychology</genre>
   <genre>nonf_publicism</genre>
   <genre>psy_theraphy</genre>
   <author>
    <first-name>Конрад</first-name>
    <middle-name>Захариас</middle-name>
    <last-name>Лоренц</last-name>
    <id>25811</id>
   </author>
   <author>
    <first-name>Леонард</first-name>
    <last-name>Берковиц</last-name>
    <id>353229</id>
   </author>
   <book-title>Почему мы убиваем? Злость, ненависть, агрессия и так называемое «зло»</book-title>
   <annotation><p>♦ Девушка в короткой юбке идет по улице, и ее насилуют.<br/>
    ♦ Подросток с синими волосами идет по бульвару, и его жестоко убивают.<br/>
    ♦ На железнодорожных путях находят истерзанный труп ребенка, и оказывается, что его убила группа подростков из восьми человек.<br/>
    Преступники, совершившие это, сумасшедшие? Нормальные люди не убивают? Вы правда так думаете?<br/>
    По статистике от 80 до 95 процентов всех убийств совершаются по причине вспышки гнева, неконтролируемой и немотивированной агрессии. Никакого злого умысла, никаких маньяков или сложных схем обогащения. Только агрессия.<br/>
    Конрад Лоренц – выдающийся зоолог и зоопсихолог, философ и психолог, лауреат Нобелевской премии по физиологии и медицине в своей лучшей работе, посвященной природе агрессии, объясняет то, как работают ее механизмы с биологической, философской и социальной точки зрения.<br/>
    Леонард Берковиц – психолог, главный специалист в области изучения преступлений на почве агрессии рассказывает о том, как злость, ненависть и стремление к разрушению влияют на нашу жизнь.<br/>
    Прочитав эту книгу, вы будете знать зачем нужна агрессия, как с ней совладать и к чему может привести слепое следование инстинктам.</p>
   </annotation>
   <keywords>конфликтология,психология общения,отрицательные эмоции,насилие в семье,семейные конфликты,эмоциональные состояния,поведенческая психология,криминальная психол,огия</keywords>
   <coverpage><image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>de</src-lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name>Олег</first-name>
    <last-name>Власов</last-name>
    <nickname>prussol</nickname>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.7</program-used>
   <date value="2023-01-09">09.01.2023</date>
   <src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=68755500&amp;lfrom=23664292</src-url>
   <src-ocr>Текст предоставлен правообладателем</src-ocr>
   <id>0a062da1-9005-11ed-8166-ac1f6b4dd332</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>V 1.0 by prussol</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Почему мы убиваем? Злость, ненависть, агрессия и так называемое «зло». / Лоренц К., Берковиц Л.</book-name>
   <publisher>Родина</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2022</year>
   <isbn>978-5-00180-776-6</isbn>
   <sequence name="Человек преступный. Классика криминальной психологии" number="0"/>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="librusec-id">786091</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Леонард Берковиц, Конрад Лоренц</p>
   <p>Почему мы убиваем? Злость, ненависть, агрессия и так называемое «зло»</p>
  </title>
  <section>
   <p>Редакторский проект Елизаветы Бута</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_001.jpg"/>
   <empty-line/>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Конрад Лоренц</p>
    <p>Так называемое «зло»</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p><emphasis>Жене моей посвящается</emphasis></p>
   </epigraph>
   <section>
    <title>
     <p>Предисловие</p>
    </title>
    <p>Один мой друг, взявший на себя труд критически прочитать рукопись этой книги, писал мне, добравшись до ее середины: «Вот уже вторую главу подряд я читаю с захватывающим интересом, но и с возрастающим чувством неуверенности. Почему? Потому что не вижу четко их связи с целым. Тут ты должен мне помочь». Критика была вполне справедлива; и это предисловие написано для того, чтобы с самого начала разъяснить читателю, с какой целью написана вся книга и в какой связи с этой целью находятся отдельные главы.</p>
    <p>В книге речь идет об агрессии, то есть об инстинкте борьбы, направленном против собратьев по виду, у животных и у человека. Решение написать ее возникло в результате случайного совпадения двух обстоятельств. Я был в Соединенных Штатах. Во-первых, для того, чтобы читать психологам, психоаналитикам и психиатрам лекции о сравнительной этологии и физиологии поведения, а во-вторых, чтобы проверить в естественных условиях на коралловых рифах у побережья Флориды гипотезу о боевом поведении некоторых рыб и о функции их окраски для сохранения вида, – гипотезу, построенную на аквариумных наблюдениях. В американских клиниках мне впервые довелось разговаривать с психоаналитиками, для которых учение Фрейда было не догмой, а рабочей гипотезой, как и должно быть в любой науке. При таком подходе стало понятно многое из того, что прежде вызывало у меня возражения из-за чрезмерной смелости теорий Зигмунда Фрейда. В дискуссиях по поводу его учения об инстинктах выявились неожиданные совпадения результатов психоанализа и физиологии поведения. Совпадения существенные как раз потому, что эти дисциплины различаются и постановкой вопросов, и методами исследования, и – главное – базисом индукции.</p>
    <p>Я ожидал непреодолимых разногласий по поводу понятия «инстинкт смерти», который – согласно одной из теорий Фрейда – противостоит всем жизнеутверждающим инстинктам как разрушительное начало. Это гипотеза, чуждая биологии, с точки зрения этолога является не только ненужной, но и неверной. Агрессия, проявления которой часто отождествляются с проявлениями «инстинкта смерти», – это такой же инстинкт, как и все остальные, и в естественных условиях так же, как и они, служит сохранению жизни и вида. У человека, который собственным трудом слишком быстро изменил условия своей жизни, агрессивный инстинкт часто приводит к губительным последствиям; но аналогично – хотя не столь драматично – обстоит дело и с другими инстинктами. Начав отстаивать свою точку зрения перед друзьями-психоаналитиками, я неожиданно оказался в положении человека, который ломится в открытую дверь. На примерах множества цитат из статей Фрейда они показали мне, как мало он сам полагался на свою дуалистическую гипотезу инстинкта смерти, которая ему – подлинному монисту и механистически мыслящему исследователю – должна была быть принципиально чуждой.</p>
    <p>Вскоре после того я изучал в естественных условиях теплого моря коралловых рыб, в отношении которых значение агрессии для сохранения вида не вызывает сомнений, – и тогда мне захотелось написать эту книгу. Этология знает теперь так много о естественной истории агрессии, что уже позволительно говорить о причинах некоторых нарушений этого инстинкта у человека. Понять причину болезни – еще не значит найти эффективный способ ее лечения, однако такое понимание является одной из предпосылок терапии.</p>
    <p>Я чувствую, что мои литературные способности недостаточны для выполнения стоящей передо мной задачи.</p>
    <p>Почти невозможно описать словами, как работает система, в которой каждый элемент находится в сложных причинных взаимосвязях со всеми остальными. Даже если объяснять устройство автомобильного мотора – и то не знаешь, с чего начать. Потому что невозможно усвоить информацию о работе коленчатого вала, не имея понятия о шатунах, поршнях, цилиндрах, клапанах… и т. д., и т. д.</p>
    <p>Отдельные элементы общей системы можно понять лишь в их взаимодействии, иначе вообще ничего понять нельзя.</p>
    <p>И чем сложнее система – тем труднее ее исследовать и объяснить; между тем структура взаимодействий инстинктивных и социально-обусловленных способов поведения, составляющих общественную жизнь человека, несомненно является сложнейшей системой, какую мы только знаем на Земле. Чтобы разъяснить те немногие причинные связи, которые я могу – как мне кажется – проследить в этом лабиринте взаимодействий, мне волей-неволей приходится начинать издалека. К счастью, все наблюдаемые факты сами по себе интересны. Можно надеяться, что схватки коралловых рыб из-за охотничьих участков, инстинкты и сдерживающие начала у общественных животных, напоминающие человеческую мораль, бесчувственная семейная и общественная жизнь кваквы, ужасающие массовые побоища серых крыс и другие поразительные образцы поведения животных удержат внимание читателя до тех пор, пока он подойдет к пониманию глубинных взаимосвязей.</p>
    <p>Я стараюсь подвести его к этому, по возможности, точно тем же путем, каким шел я сам, и делаю это из принципиальных соображений. Индуктивное естествознание всегда начинается с непредвзятого наблюдения отдельных фактов; и уже от них переходит к абстрагированию общих закономерностей, которым все эти факты подчиняются. В большинстве учебников, ради краткости и большей доступности, идут по обратному пути и предпосылают «специальной части» – «общую». При этом изложение выигрывает в смысле обозримости предмета, но проигрывает в убедительности. Легко и просто сначала сочинить некую теорию, а затем «подкрепить» ее фактами; ибо природа настолько многообразна, что если хорошенько поискать – можно найти убедительные с виду примеры, подкрепляющие даже самую бессмысленную гипотезу.</p>
    <p>Моя книга лишь тогда будет по-настоящему убедительна, если читатель – на основе фактов, которые я ему опишу, – сам придет к тем же выводам, к каким пришел я.</p>
    <p>Но я не могу требовать, чтобы он безоглядно двинулся по столь тернистому пути, потому составлю здесь своего рода путеводитель, описав вкратце содержание глав.</p>
    <p>В двух первых главах я начинаю с описания простых наблюдений типичных форм агрессивного поведения; затем в третьей главе перехожу к его значению для сохранения вида, а в четвертой говорю о физиологии инстинктивных проявлений вообще и агрессивных в частности – достаточно для того, чтобы стала ясной спонтанность их неудержимых, ритмически повторяющихся прорывов. В пятой главе я разъясняю процесс ритуализации и обособления новых инстинктивных побуждений, возникающих в ходе этого процесса, – разъясняю в той мере, насколько это нужно в дальнейшем для понимания роли этих новых инстинктов в сдерживании агрессии. Той же цели служит шестая глава, в которой дан общий обзор системы взаимодействий разных инстинктивных побуждений. В седьмой главе будет на конкретных примерах показано, какие механизмы «изобрела» эволюция, чтобы направить агрессию в безопасное русло, какую роль при выполнении этой задачи играет ритуал, и насколько похожи возникающие при этом формы поведения на те, которые у человека диктуются ответственной моралью. Эти главы создают предпосылки для того, чтобы можно было понять функционирование четырех очень разных типов общественной организации.</p>
    <cite>
     <p>Первый тип – это анонимная стая, свободная от какой-либо агрессивности, но в то же время лишенная и личного самосознания, и общности отдельных особей.</p>
     <p>Второй тип – семейная и общественная жизнь, основанная лишь на локальной структуре защищаемых участков, как у кваквы и других птиц, гнездящихся колониями.</p>
     <p>Третий тип – гигантская семья крыс, члены которой не различают друг друга лично, но узнают по родственному запаху и проявляют друг к другу образцовую лояльность; однако с любой крысой, принадлежащей к другой семье, они сражаются с ожесточеннейшей партийной ненавистью. И наконец, четвертый вид общественной организации – это такой, в котором узы личной любви и дружбы не позволяют членам сообщества бороться и вредить друг другу. Эта форма сообщества, во многом аналогичного человеческому, подробно описана на примере серых гусей.</p>
    </cite>
    <p>Надо полагать, что после всего сказанного в первых одиннадцати главах я смогу объяснить причины ряда нарушений инстинкта агрессии у человека, 12-я глава – «Проповедь смирения» – должна создать для этого новые предпосылки, устранив определенное внутреннее сопротивление, мешающее многим людям увидеть самих себя как частицу Вселенной и признать, что их собственное поведение тоже подчинено законам природы. Это сопротивление заложено, во-первых, в отрицательном отношении к понятию причинности, которое кажется противоречащим свободной воле, а во-вторых, в духовном чванстве человека. 13-я глава имеет целью объективно показать современное состояние человечества, примерно так, как увидел бы его, скажем, биолог-марсианин. В 14-й главе я пытаюсь предложить возможные меры против тех нарушений инстинкта агрессии, причины которых мне кажутся уже понятными.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 1</p>
     <p>Пролог в море</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Послушай, малый! В море средь движенья</v>
       <v>Начни далекий путь свой становленья.</v>
       <v>Довольствуйся простым, как тварь морей,</v>
       <v>Глотай других, слабейших, и жирей,</v>
       <v>Успешно отъедайся, благоденствуй,</v>
       <v>И постепенно вид свой совершенствуй.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Гете</emphasis><sup><emphasis>1</emphasis></sup></text-author>
    </epigraph>
    <p>Давний сон – полет – стал явью: я невесомо парю в невидимой среде и легко скольжу над залитой солнцем равниной. При этом двигаюсь не так, как посчитал бы приличным человек, обывательски обеспокоенный приличиями, – животом вперед и головой кверху, – а в положении, освященном древним обычаем всех позвоночных: спиною к небу и головой вперед. Если хочу посмотреть вперед – приходится выгибать шею, и это неудобство напоминает, что я, в сущности, обитатель другого мира. Впрочем, я этого и не хочу или хочу очень редко; как и подобает исследователю земли, я смотрю по большей части вниз, на то, что происходит подо мной.</p>
    <p>«Но там внизу ужасно, и человек не должен искушать Богов – и никогда не должен стремиться увидеть то, что они милостиво укрывают ночью и мраком». Но раз уж они этого не делают, раз уж они – совсем наоборот – посылают благодатные лучи южного солнца, чтобы одарить животных и растения всеми красками спектра, – человек непременно должен стремиться проникнуть туда, и я это советую каждому, хотя бы раз в жизни, пока не слишком стар. Для этого человеку нужны лишь маска и дыхательная трубка – в крайнем случае, если он уж очень важный, еще пара резиновых ласт, – ну и деньги на дорогу к Средиземному морю или к Адриатике, если только попутный ветер не занесет его еще дальше на юг.</p>
    <p>С изысканной небрежностью пошевеливая плавниками, я скольжу над сказочным ландшафтом. Это не настоящие коралловые рифы с их буйно расчлененным рельефом живых гор и ущелий, а менее впечатляющая, но отнюдь не менее заселенная поверхность дна возле берега одного из тех островков, сложенных коралловым известняком, – так называемых Кейз, – которые длинной цепью примыкают к южной оконечности полуострова Флорида. На дне из коралловой гальки повсюду сидят диковинные полушария кораллов-мозговиков, несколько реже – пышно разветвленные кусты ветвистых кораллов, развеваются султаны роговых кораллов, или горгоний, а между ними – чего не увидишь на настоящем коралловом рифе дальше в океане – колышутся водоросли, коричневые, красные и желтые. На большом расстоянии друг от друга стоят громадные губки, толщиной в обхват и высотой со стол, некрасивой, но правильной формы, словно сделанные человеческими руками. Безжизненного каменистого дна не видно нигде: все пространство вокруг заполнено густой порослью мшанок, гидрополипов и губок; фиолетовые и оранжево-красные виды покрывают дно большими пятнами, и о многих из этих пестрых бугристых покрывал я даже не знаю – животные это или растения.</p>
    <p>Не прилагая усилий, я выплываю постепенно на все меньшую глубину; кораллов становится меньше, зато растений больше. Подо мной расстилаются обширные леса очаровательных водорослей, имеющих ту же форму и те же пропорции, что африканская зонтичная акация; и это сходство прямо-таки навязывает иллюзию, будто я парю не над коралловым атлантическим дном на высоте человеческого роста, а в сотни раз выше – над эфиопской саванной. Подо мной уплывают вдаль широкие поля морской травы – у карликовой травы и поля поменьше, – и когда воды подо мною остается чуть больше метра – при взгляде вперед я вижу длинную, темную, неровную стену, которая простирается влево и вправо, насколько хватает глаз, и без остатка заполняет промежуток между освещенным дном и зеркалом водной поверхности. Это – многозначительная граница между морем и сушей, берег Лигнум Витэ Кэй, Острова Древа Жизни.</p>
    <p>Вокруг становится гораздо больше рыб. Они десятками разлетаются подо мной, и это снова напоминает аэроснимки из Африки, где стада диких животных разбегаются во все стороны перед тенью самолета. Рядом, над густыми лугами взморника, забавные толстые рыбы-шары разительно напоминают куропаток, которые вспархивают над полем из-под колосьев, чтобы, пролетев немного, нырнуть в них обратно. Другие рыбы поступают наоборот – прячутся в водоросли прямо под собою, едва я приближаюсь. Многие из них самых невероятных расцветок, но при всей пестроте их краски сочетаются безукоризненно. Толстый «дикобраз» с изумительными дьявольскими рожками над ультрамариновыми глазами лежит совсем спокойно, осклабившись, я ему ничего плохого не сделал.</p>
    <p>А вот мне один из его родни сделал: за несколько дней до того я неосторожно взял такую рыбку (американцы называют ее «шипастый коробок»), и она – своим попугайским клювом из двух зубов, растущих друг другу навстречу и острых как бритвы, – без труда отщипнула у меня с пальца порядочный кусок кожи. Я ныряю к только что замеченному экземпляру – надежным, экономным способом пасущейся на мелководье утки, подняв над водой заднюю часть, – осторожно хватаю этого малого и поднимаюсь с ним наверх. Сначала он пробует кусаться, но вскоре осознает серьезность положения и начинает себя накачивать. Рукой я отчетливо ощущаю, как «работает поршень» маленького насоса – глотательных мышц рыбы. Когда она достигает предела упругости своей кожи и превращается у меня на ладони в туго надутый шар с торчащими во все стороны шипами – я отпускаю ее и забавляюсь потешной торопливостью, с какой она выплевывает лишнюю воду и исчезает в морской траве.</p>
    <p>Затем я поворачиваюсь к стене, отделяющей здесь море от суши. С первого взгляда можно подумать, что она из туфа – так причудливо изъедена ее поверхность, столько пустот смотрят на меня, черных и бездонных, словно глазницы черепов. На самом же деле эта скала – скелет, остаток доледникового кораллового рифа, погибшего во время сангаммонского оледенения, оказавшись над уровнем моря. Вся скала состоит из останков кораллов тех же видов, какие живут и сегодня; среди этих останков – раковины моллюсков, живые сородичи которых и сейчас населяют эти воды. Здесь мы находимся сразу на двух рифах: на старом, который мертв уже десятки тысяч лет, и на новом, растущем на трупе старого. Кораллы – как и цивилизации – растут обычно на скелетах своих предшественников.</p>
    <p>Я плыву к изъеденной стене, а потом вдоль нее, пока не нахожу удобный, не слишком острый выступ, за который можно ухватиться рукой, чтобы встать возле него на якорь. В дивной невесомости, в идеальной прохладе, но не в холоде, словно гость в сказочной стране, отбросив все земные заботы, я отдаюсь колыханию нежной волны, забываю о себе и весь обращаюсь в зрение: воодушевленный, восторженный привязной аэростат!</p>
    <p>Вокруг меня со всех сторон рыбы; на небольшой глубине почти сплошь мелкие. Они с любопытством подплывают ко мне – издали или из своих укрытий, куда успели спрятаться при моем приближении, – снова шарахаются назад, когда я «кашляю» своей трубкой – резким выдохом выталкиваю из нее скопившийся конденсат и попавшую снаружи воду… Но как только снова дышу спокойно и тихо – они снова возвращаются. Мягкие волны колышут их синхронно со мною, и я – от полноты своего классического образования – вспоминаю: «Вы снова рядом, зыбкие созданья? Когда-то, смутно, я уж видел вас… Но есть ли у меня еще желанье схватить вас, как мечтал я в прошлый раз?» Именно на рыбах я впервые увидел – еще на самом деле очень смутно – некоторые общие закономерности поведения животных, поначалу ничего в них не понимая; а желание постигнуть их еще в этой жизни, мечта об этом – непреходяща! Зоолог, как и художник, никогда не устает в своем стремлении охватить жизнь во всей полноте и многообразии ее форм.</p>
    <p>Многообразие форм, окружающих меня здесь – некоторые из них настолько близко, что я не могу их четко рассмотреть уже дальнозоркими своими глазами, – поначалу кажется подавляющим. Но через некоторое время физиономии вокруг становятся роднее, и образное восприятие – этот чудеснейший инструмент человеческого познания – начинает охватывать все многообразие окружающих обличий. И тогда вдруг оказывается, что вокруг хотя и достаточно разных видов, но совсем не так много, как показалось вначале. По тому, как они появляются, рыбы сразу делятся на две различные категории: одни подплывают стаями, по большей части со стороны моря или вдоль скалистого берега, другие же – когда проходит паника, вызванная моим появлением, – медленно и осторожно выбираются из норы или из другого укрытия, и всегда – поодиночке\ Об этих я уже знаю, что одну и ту же рыбу можно всегда – даже через несколько дней или недель – встретить в одном и том же месте. Все время, пока я был на острове Кэй Ларго, я регулярно, каждые несколько дней, навещал одну изумительно красивую рыбу-бабочку в ее жилище под причальной эстакадой, опрокинутой ураганом Донна, – и всегда заставал ее дома.</p>
    <p>Другие рыбы бродят стаями с места на место; их можно встретить то здесь, то там. К таким относятся миллионные стаи маленьких серебристых атеринок – колосков», разные мелкие сельди, живущие около самого берега, и их опасные враги – стремительные сарганы; чуть дальше, под сходнями, причалами и обрывами берегов тысячами собираются серо-зеленые рифовые окуни-снэпперы и – среди многих других – прелестные красноротики, которых американцы называют «грант» («ворчун») из-за звука, который издает эта рыба, когда ее вынимают из воды. Особенно часто встречаются и особенно красивы синеполосчатые, белые и желтополосчатые красноротики; эти названия выбраны неудачно, поскольку окраска всех трех видов состоит из голубого и желтого, только в разных сочетаниях. По моим наблюдениям, они и плавают зачастую вместе, в смешанных стаях. Немецкое название рыбы происходит от броской, ярко-красной окраски слизистой оболочки рта, которая видна лишь в том случае, если рыба угрожает своему сородичу широко раскрытой пастью, на что тот отвечает подобным же образом. Однако ни в море, ни в аквариуме я никогда не видел, чтобы эти впечатляющие взаимные угрозы привели к серьезной схватке.</p>
    <p>Очаровательно бесстрашное любопытство, с которым следуют за ныряльщиком яркие красноротики, а также многие снэпперы, часто плавающие с ними вместе. Вероятно, они точно так же сопровождают мирных крупных рыб или почти(?) уже вымерших – увы! – ламантинов, легендарных морских коров, в надежде поймать рыбешку или другую мелкую живность, которую вспугнет крупный зверь. Когда я впервые выплывал из своего «порта приписки» – с мола у мотеля «Кэй-Хэйвн» в Тавернье на острове Кэй Ларго, – я был просто потрясен неимоверным числом ворчунов и снэпперов, окруживших меня столь плотно, что я ничего не видел вокруг. И куда бы я ни плыл – они были повсюду, все в тех же невероятных количествах.</p>
    <p>Лишь постепенно до меня дошло, что это те же самые рыбы, что они сопровождают меня; даже при осторожной оценке их было несколько тысяч. Если я плыл параллельно берегу к следующему молу, расположенному примерно в семистах метрах, то стая следовала за мной приблизительно до половины пути, а затем внезапно разворачивалась и стремительно уносилась домой. Когда мое приближение замечали рыбы, обитавшие под следующим причалом, – из темноты под мостками навстречу мне вылетало ужасающее чудовище. Нескольких метров в ширину, почти такое же высотой, длиною во много раз больше – под ним на освещенном солнцем дне плотная черная тень, – и лишь вблизи оно распадалось в бесчисленную массу все тех же дружелюбных красноротиков. Когда это случилось в первый раз – я перепугался до смерти! Позднее как раз эти рыбки стали вызывать во мне совсем обратное чувство: пока они рядом, можно быть совершенно спокойным, что нигде поблизости не стоит крупная барракуда.</p>
    <p>Совершенно иначе организованы ловкие маленькие разбойники-сарганы, которые охотятся у самой поверхности воды небольшими группами, по пять-шесть штук в каждой. Тонкие, как прутики, они почти невидимы с моей стороны, потому что их серебряные бока отражают свет точно так же, как нижняя поверхность воздуха, нам всем более знакомая во второй своей ипостаси как поверхность воды. Впрочем, при взгляде сверху они отливают серо-зеленым, точь-в-точь как вода, так что заметить их еще труднее, пожалуй, чем снизу. Развернувшись в широкую цепь, они прочесывают самый верхний слой воды и охотятся на крошечных атеринок, «серебрянок», которые мириадами висят в воде, густо, как снежинки в пургу, сверкая словно серебряная канитель. Меня эти крошки совсем не боятся, – для рыбы моего размера они не добыча, – могу плыть прямо сквозь их скопления, и они почти не расступаются, так что порой я непроизвольно задерживаю дыхание, чтобы не затянуть их себе в горло, как это часто случается, если имеешь дело с такой же тучей комаров. Я дышу через трубку в другой среде, но рефлекс остается.</p>
    <p>Однако стоит приблизиться самому крошечному саргану – серебряные рыбки мгновенно разлетаются во все стороны. Вниз, вверх, даже выскакивают из воды, так что в секунду образуется большое пространство, свободное от серебряных хлопьев, которое постепенно заполняется лишь тогда, когда охотники исчезают вдали.</p>
    <p>Как бы ни отличались головастые, похожие на окуней ворчуны и снэпперы от тонких, вытянутых, стремительных сарганов – у них есть общий признак: они не слишком отклоняются от привычного представления, которое связывается со словом «рыба». С оседлыми обитателями нор дело обстоит иначе. Великолепного синего «ангела» с желтыми поперечными полосами, украшающими его юношеский наряд, пожалуй, еще можно посчитать «нормальной рыбой». Но вон что-то показалось в щели между двумя глыбами известняка: странные движения враскачку, вперед-назад, какой-то бархатно-черный диск с яркожелтыми полукруглыми лентами поперек и сияющей ультрамариновой каймой по нижнему краю – рыба ли это вообще? Или вот эти два создания, бешено промчавшиеся мимо, размером со шмеля и такие же округлые; черные глаза, окаймленные голубой полосой, и глаза эти – на задней трети тела? Или маленький самоцвет, сверкающий вон из той норки, – тело у него разделено наискось, спереди-снизу назад и вверх, границей двух ярких окрасок, фиолетово-синей и лимонно-желтой? Или вот этот невероятный клочок темно-синего звездного неба, усыпанный голубыми огоньками, который появляется из-за коралловой глыбы прямо подо мной, парадоксально извращая все пространственные понятия? Конечно же, при более близком знакомстве оказывается, что все эти сказочные существа – вполне приличные рыбы, причем они состоят не в таком уж дальнем родстве с моими давними друзьями и сотрудниками, рифовыми окунями. «Звездник» («джуэл фиш» – «рыбка-самоцвет») и рыбка с синей спинкой и головой и с желтым брюшком и хвостом («бо Грэгори» – «Гриша-красавчик») – эти даже и вовсе близкая родня.</p>
    <p>Оранжево-красный шмель – это детеныш рыбы, которую местные жители с полным основанием называют «рок бьюти» («скальная красавица»), а черно-желтый диск – молодой черный «ангел». Но какие краски! И какие невероятные сочетания этих красок! Можно подумать, они подобраны нарочно, чтобы быть как можно заметнее на возможно большем расстоянии; как знамя или – еще точнее – плакат.</p>
    <p>Надо мной колышется громадное зеркало, подо мной звездное небо, хоть и крошечное, я невесомо витаю в прозрачной среде; окружен кишащим роем ангелов, поглощен созерцанием, благоговейно восхищен творением и красотой его – благодарение Творцу, я все же вполне способен наблюдать существенные детали. И тут мне бросается в глаза вот что: у рыб тусклой или, как у красноротиков, пастельной окраски я почти всегда вижу многих или хотя бы нескольких представителей одного и того же вида одновременно, часто они плавают вместе громадными, плотными стаями. Зато из яркоокрашенных видов в моем поле зрения лишь один синий и один черный «ангел», один «красавчик» и один «самоцвет»; а из двух малюток «скальных красавиц», которые только что промчались мимо, одна с величайшей яростью гналась за другой.</p>
    <p>Хотя вода и теплая, от неподвижной аэростатной жизни я начинаю замерзать, но наблюдаю дальше. И тут замечаю вдали – а это даже в очень прозрачной воде всего 10–12 метров – еще одного красавчика, который медленно приближается, очевидно, в поисках корма. Местный красавчик замечает пришельца гораздо позже, чем я со своей наблюдательной вышки; до чужака остается метра четыре. В тот же миг местный с беспримерной яростью бросается на чужака, и хотя тот крупнее нападающего, он тут же разворачивается и удирает изо всех сил, дикими зигзагами, к чему атакующий вынуждает его чрезвычайно серьезными таранными ударами, каждый из которых нанес бы серьезную рану, если бы попал в цель. По меньшей мере один все-таки попал, – я вижу, как опускается на дно блестящая чешуйка, кружась, словно опавший лист. Когда чужак скрывается вдали в сине-зеленых сумерках, победитель тотчас возвращается к своей норке.</p>
    <p>Он мирно проплывает сквозь плотную толпу юных красноротиков, кормящихся возле самого входа в его пещеру; и полнейшее безразличие, с каким он обходит этих рыбок, наводит на мысль, что для него они значат не больше, чем камушки или другие несущественные и неодушевленные помехи. Даже маленький синий ангел, довольно похожий на него и формой, и окраской, не вызывает у него ни малейшей враждебности.</p>
    <p>Вскоре после этого я наблюдаю точно такую же, во всех деталях, стычку двух черных рыбок-ангелов, размером едва-едва с пальчик. Эта стычка, быть может, даже драматичнее: еще сильнее кажется ожесточение нападающего, еще очевиднее панический страх удирающего пришельца, – хотя, это может быть и потому, что мой медленный человеческий глаз лучше уловил движения ангелов, чем красавчиков, которые разыграли свой спектакль слишком стремительно.</p>
    <p>Постепенно до моего сознания доходит, что мне уже по-настоящему холодно. И пока выбираюсь на коралловую стену в теплый воздух под золотое солнце Флориды, я формулирую все увиденное в нескольких коротких правилах:</p>
    <p>Яркие, «плакатно» окрашенные рыбы – все оседлые.</p>
    <p>Только у них я видел, что они защищают определенный участок. Их яростная враждебность направлена только против им подобных; я не видел, чтобы рыбы разных видов нападали друг на друга, сколь бы ни была агрессивна каждая из них.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 2</p>
     <p>Продолжение в лаборатории</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Что в руки взять нельзя – того для вас и нет,</v>
       <v>С чем несогласны вы – то ложь одна и бред,</v>
       <v>Что вы не взвесили – за вздор считать должны,</v>
       <v>Что не чеканили – в том будто нет цены.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Гете</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>В предыдущей главе я допустил поэтическую вольность. Умолчал о том, что по аквариумным наблюдениям я уже знал, как ожесточенно борются с себе подобными яркие коралловые рыбы, и что у меня уже сложилось предварительное представление о биологическом значении этой борьбы. Во Флориду я поехал, чтобы проверить свою гипотезу. Если бы факты противоречили ей, – я был готов сразу же выбросить ее за борт. Или, лучше сказать, был готов выплюнуть ее в море через дыхательную трубку: ведь трудно что-нибудь выбросить за борт, когда плаваешь под водой. А вообще – нет лучшей зарядки для исследователя, чем каждое утро перед завтраком перетряхивать свою любимую гипотезу. Молодость сохраняет.</p>
    <p>Когда я, за несколько лет до того, начал изучать в аквариуме красочных рыб с коралловых рифов, меня влекла не только эстетическая радость от их чарующей красоты – влекло и «чутье» на интересные биологические проблемы. Прежде всего напрашивался вопрос: для чего же все-таки эти рыбы такие яркие?</p>
    <p>Когда биолог ставит вопрос в такой форме – «для чего?» – он вовсе не стремится постичь глубочайший смысл мироздания вообще и рассматриваемого явления в частности: постановка вопроса гораздо скромнее – он хотел бы узнать нечто совсем простое, что в принципе всегда поддается исследованию. С тех пор как, благодаря Чарлзу Дарвину, мы знаем об историческом становлении органического мира – и даже кое-что о его причинах, – вопрос «для чего?» означает для нас нечто вполне определенное. А именно – мы знаем, что причиной изменения формы органа является его функция. Лучшее – всегда враг хорошего. Если незначительное, само по себе случайное, наследственное изменение делает какой-либо орган хоть немного лучше и эффективнее, то носитель этого признака и его потомки составляют своим не столь одаренным сородичам такую конкуренцию, которой те выдержать не могут. Раньше или позже они исчезают с лица Земли. Этот вездесущий процесс называется естественным отбором. Отбор – это один из двух великих конструкторов эволюции; второй из них – предоставляющий материал для отбора – это изменчивость, или мутация, существование которой Дарвин с гениальной прозорливостью постулировал в то время, когда ее существование еще не было доказано.</p>
    <p>Все великое множество сложных и целесообразных конструкций животных и растений всевозможнейших видов обязано своим возникновением терпеливой работе Изменчивости и Отбора за многие миллионы лет. В этом мы убеждены теперь больше, чем сам Дарвин, и – как мы вскоре увидим – с большим основанием. Некоторых может разочаровать, что все многообразие форм жизни – чья гармоническая соразмерность вызывает наше благоговение, а красота восхищает эстетическое чувство – появилось таким прозаическим и, главное, причинно-обусловленным путем. Но естествоиспытатель не устает восхищаться именно тем, что Природа создает все свои высокие ценности, никогда не нарушая собственных законов.</p>
    <cite>
     <p>Наш вопрос «для чего?» может иметь разумный ответ лишь в том случае, если оба великих конструктора работали вместе, как мы упомянули выше. Он равнозначен вопросу о функции, служащей сохранению вида. Когда на вопрос: «Для чего у кошек острые кривые когти?» – мы отвечаем: «Чтобы ловить мышей» – это вовсе не говорит о нашей приверженности к метафизической телеологии2, а означает лишь то, что ловля мышей является специальной функцией, важность которой для сохранения вида выработала у всех кошек именно такую форму когтей. Тот же вопрос не может найти разумного ответа, если изменчивость, действуя сама по себе, приводит к чисто случайным результатам. Если, например, у кур или других одомашненных животных, которых человек защищает, исключая естественный отбор по окраске, можно встретить всевозможные пестрые и пятнистые расцветки, – здесь бессмысленно спрашивать, для чего эти животные окрашены именно так, а не иначе. Но если мы встречаем в природе высокоспециализированные правильные образования, крайне маловероятные как раз из-за их соразмерности, – как, например, сложная структура птичьего пера или какого-нибудь инстинктивного способа поведения, – случайность их возникновения можно исключить. Здесь мы должны задаться вопросом, какое селекционное давление привело к появлению этих образований, иными словами – для чего они нужны. Задавая этот вопрос, мы вправе надеяться на разумный ответ, потому что уже получали такие ответы довольно часто, а при достаточном усердии вопрошавших – почти всегда. И тут ничего не меняют те немногие исключения, когда исследования не дали – или пока еще не дали – ответа на этот важнейший из всех биологических вопросов. Зачем, например, нужна моллюскам изумительная форма и расцветка раковин? Ведь их сородичи все равно не смогли бы их увидеть своими слабыми глазами, даже если бы они не были спрятаны – как часто бывает – складками мантии, да еще и укрыты темнотой морских глубин.</p>
    </cite>
    <p>Кричаще яркие краски коралловых рыб требуют объяснения. Какая видосохраняющая функция вызвала их появление?</p>
    <p>Я купил самых ярких рыбок, каких только мог найти, а для сравнения – несколько видов менее ярких, в том числе и простой маскировочной окраски. Тут я сделал неожиданное открытие: у подавляющего большинства действительно ярких коралловых рыб – «плакатной», или «флаговой», расцветки – совершенно невозможно держать в небольшом аквариуме больше одной особи каждого вида. Стоило поместить в аквариум несколько рыбок одного вида, как вскоре, после яростных баталий, в живых оставалась лишь самая сильная. Сильнейшее впечатление произвело на меня во Флориде повторение в открытом море все той же картины, какая регулярно наблюдалась в моем аквариуме после завершения смертельной борьбы: одна рыба некоего вида мирно уживается с рыбами других видов, столь же ярких, но других расцветок, – причем из всех остальных видов тоже присутствует только одна. У небольшого мола, неподалеку от моей квартиры, милейшим образом уживались один «красавчик», один черный «ангел» и одна «глазчатая бабочка». Мирная совместная жизнь двух особей одного и того же вида плакатной расцветки возможна лишь у тех рыб, которые живут в устойчивом браке, как многие птицы. Такие брачные пары я наблюдал в естественных условиях у синих «ангелов» и у «красавчиков», а в аквариуме – у коричневых и у беложелтых «бабочек». Супруги в таких парах поистине неразлучны, причем интересно, что по отношению к другим сородичам они проявляют еще большую враждебность, нежели одинокие экземпляры их вида. Почему это так, мы разберемся позже.</p>
    <p>В открытом море принцип «два сапога – не пара» осуществляется бескровно: побежденный бежит с территории победителя, а тот вскоре прекращает преследование. Но в аквариуме, где бежать некуда, победитель часто сразу же добивает побежденного. По меньшей мере он занимает весь бассейн как собственное владение и в дальнейшем настолько изводит остальных постоянными нападениями, что те растут гораздо медленнее, его преимущество становится все значительнее – и так до трагического исхода.</p>
    <p>Чтобы наблюдать нормальное взаимное поведение владельцев собственных участков, нужно иметь достаточно большой бассейн, где могли бы уместиться территории хотя бы двух особей изучаемого вида. Потому мы построили аквариум длиной в 2,5 метра, который вмещал больше двух тонн воды и давал маленьким рыбкам, живущим в прибрежной зоне, место для нескольких территорий.</p>
    <p>Молодь у плакатно окрашенных видов почти всегда еще ярче, еще привязанное к месту обитания и еще яростнее взрослых рыб, так что на этих миниатюрных рыбках можно хорошо наблюдать изучаемые явления в сравнительно малом пространстве.</p>
    <p>Итак, в этот аквариум были запущены рыбешки – длиной от двух до четырех сантиметров – следующих видов: 7 разных видов рыб-бабочек, 2 вида рыб-ангелов, 8 видов группы «демуазель» (группа помацентров, к которой принадлежат «звездники» и «красавчики»), 2 вида спинорогов, 3 вида губанов, 1 вид «рыбы-доктора» и несколько других, не ярких и не агрессивных видов, как «кузовки», «шары» и т. п. Таким образом, в аквариуме оказалось примерно 25 видов плакатно окрашенных рыб, в среднем по 4 рыбки каждого вида, – из некоторых видов больше, из других всего по одной, – а всего больше 100 особей. Рыбки сохранились наилучшим образом, почти без потерь, прижились, воспрянули духом и – в полном соответствии с программой – начали драться.</p>
    <p>И тогда представилась замечательная возможность кое-что подсчитать. Если представителю «точного» естествознания удается что-нибудь подсчитать или измерить, он всегда испытывает радость, которую непосвященному подчас трудно понять. «Ужель Природа, вся, для вас – объект подсчета?» – так спрашивает Фридрих Шиллер озабоченного измерениями ученого. Я должен признаться поэту, что сам я знал бы о сущности внутривидовой агрессии почти столько же, если бы и не производил своих подсчетов. Но мое высказывание о том, что я знаю, было бы гораздо менее доказательным, если бы мне пришлось облечь его в одни лишь слова: «Яркие коралловые рыбы кусают почти исключительно своих сородичей». Как раз укусы мы и подсчитали – и получили следующий результат:</p>
    <p>для каждой рыбки, живущей в аквариуме, вероятность случайно напасть на одну из трех своих среди 96 других рыбок равна 3:96. Однако, количество укусов, нанесенных сородичам, относится к количеству межвидовых укусов примерно как 85:15. И даже это малое последнее число (15) не отражает подлинной картины, т. к. соответствующие нападения относятся почти исключительно на счет «демуазелей». Они почти постоянно сидят в своих норках, почти невидимые снаружи, и яростно атакуют каждую рыбу, которая приближается к их убежищу. В свободной воде и они игнорируют любую рыбу другого вида. Если исключить эту группу из описанного опыта – что мы, кстати, и сделали, – то получаются еще более впечатляющие цифры.</p>
    <p>Другая часть нападений на рыб чужого вида была виною тех немногих, которые не имели сородичей во всем аквариуме и потому были вынуждены вымещать свою здоровую злость на других объектах. Однако выбор этих объектов столь же убедительно подтверждал правильность моих предположений, как и точные цифры. Например, там была одна-единственная рыба-бабочка неизвестного нам вида, которая и по форме, и по рисунку настолько точно занимала среднее положение между бело-желтым и бело-черным видами, что мы сразу же окрестили ее бело-черно-желтой. И она, очевидно, полностью разделяла наше мнение о ее систематическом положении, т. к. делила свои атаки почти поровну между представителями этих видов. Мы ни разу не видели, чтобы она укусила рыбку какого-нибудь третьего вида. Пожалуй, еще интереснее вел себя синий спинорог – тоже единственный у нас, – который по-латыни называется «черный одонус».</p>
    <p>Зоолог, давший такое название, мог видеть лишь обесцвеченный труп этой рыбы в формалине, потому что живая она не черная, а ярко-синяя, с нежным оттенком фиолетового и розового, особенно по краям плавников. Когда у фирмы «Андреас Вернер» появилась партия этих рыбок – я с самого начала купил только одну; битвы, которые они затевали уже в бассейне магазина, позволяли предвидеть, что мой большой аквариум окажется слишком мал для двух шестисантиметровых молодцов этой породы. За неимением сородичей, мой синий спинорог первое время вел себя довольно мирно, хотя и раздал несколько укусов, многозначительным образом разделив их между представителями двух совершенно разных видов. Во-первых, он преследовал так называемых «синих чертей», – близких родственников «бо Грэгори», – похожих на него великолепной синей окраской, а во-вторых – обеих рыб другого вида спинорогов, так называемых «рыб Пикассо». Как видно из любительского названия этой рыбки, она расцвечена чрезвычайно ярко и причудливо, так что в этом смысле не имеет ничего общего с синим спинорогом. Но – весьма похожа на него по форме. Когда через несколько месяцев сильнейшая из двух «Пикассо» отправила слабейшую в рыбий «мир иной» – в формалин, – между оставшейся и синим спинорогом возникло острое соперничество. Агрессивность последнего по отношению к «Пикассо» несомненно усиливалась и тем обстоятельством, что за это время синие черти успели сменить ярко-синюю юношескую окраску на взрослую сизую, и поэтому раздражали его меньше. И, в конце концов, наш «синий» ту «Пикассо» погубил. Я мог бы привести еще много примеров, когда из нескольких рыб, взятых для описанного выше эксперимента, в живых оставалась только одна. В тех случаях, когда спаривание соединяло две рыбьих души в одну, – в живых оставалась пара, как это было у коричневых и бело-желтых «бабочек». Известно великое множество случаев, когда животные, – не только рыбы, – которым за неимением сородичей приходилось переносить свою агрессивность на другие объекты, выбирали при этом наиболее близких родственников или же виды, хотя бы похожие по окраске.</p>
    <p>Эти наблюдения в аквариуме и их обобщение – бесспорно подтверждают правило, установленное и моими наблюдениями в море: по отношению к своим сородичам рыбы гораздо агрессивнее, чем по отношению к рыбам других видов.</p>
    <p>Однако – как видно из поведения различных рыб на свободе, описанного в первой главе, – есть и значительное число видов, далеко не столь агрессивных, как коралловые рыбы, которых я изучал в своем эксперименте. Стоит представить себе разных рыб, неуживчивых и более или менее уживчивых, – сразу же напрашивается мысль о тесной взаимосвязи между их окраской, агрессивностью и оседлостью. Среди рыб, которых я наблюдал в естественных условиях, крайняя воинственность, сочетающаяся с оседлостью и направленная против сородичей, встречается исключительно у тех форм, у которых яркая окраска, наложенная крупными плакатными пятнами, обозначает их видовую принадлежность уже на значительном расстоянии. Как уже сказано, именно эта чрезвычайно характерная окраска и возбудила мое любопытство, натолкнув на мысль о существовании некоей проблемы.</p>
    <p>Пресноводные рыбы тоже бывают очень красивыми, очень яркими, в этом отношении многие из них ничуть не уступают морским, так что различие здесь не в красоте – в другом. У большинства ярких пресноводных рыб особая прелесть их сказочной расцветки состоит в ее непостоянстве. Пестрые окуни, чья окраска определила их немецкое название, лабиринтовые рыбы, многие из которых еще превосходят красочностью этих окуней, красно-зелено-голубая колюшка и радужный горчак наших вод – как и великое множество других рыб, известных у нас по домашним аквариумам, – все они расцвечивают свои наряды лишь тогда, когда распаляются любовью или духом борьбы. У многих из них окраску можно использовать как индикатор настроения – ив каждый данный момент определять, в какой мере в них спорят за главенство агрессивность, сексуальное возбуждение и стремление к бегству. Как исчезает радуга, едва лишь облако закроет солнце, так гаснет все великолепие этих рыб, едва спадет возбуждение, бывшее его причиной, либо уступит место страху, который тотчас облекает рыбу в неприметный маскировочный цвет. Иными словами, у всех этих рыб окраска является средством выражения и появляется лишь тогда, когда нужна. Соответственно, у них у всех молодь, а часто и самки, окрашена в маскировочные цвета.</p>
    <p>Иначе у агрессивных коралловых рыб. Их великолепное одеяние настолько постоянно, будто нарисовано на теле. И дело не в том, что они неспособны к изменению цвета; почти все они доказывают такую способность, отходя ко сну, когда надевают ночную рубашку, расцветка которой самым разительным образом отличается от дневной.</p>
    <p>Но в течение дня, пока рыбы бодрствуют и активны, они сохраняют свои яркие плакатные цвета любой ценой. Побежденный, который старается уйти от преследователя отчаянными зигзагами, расцвечен точно так же, как и торжествующий победитель. Они спускают свои опознавательные видовые флаги не чаще, чем английские боевые корабли в морских романах Форстера. Даже в транспортном контейнере – где, право же, приходится несладко, – даже погибая от болезней, они демонстрируют не изменное красочное великолепие; и даже после смерти оно долго еще сохраняется, хотя в конце концов и угасает.</p>
    <p>Кроме того, у типичных плакатно-окрашенных коралловых рыб не только оба пола имеют одинаковую расцветку, но и совсем крошечные детеныши несут на себе кричаще-яркие краски, причем – что поразительно – очень часто совсем иные, и еще более яркие, чем у взрослых рыб.</p>
    <p>И что уж совсем невероятно – у некоторых форм яркими бывают только дети. Например, упомянутые выше «самоцвет» и «синий черт» с наступлением половой зрелости превращаются в тусклых сизо-серых рыб с бледно-желтым хвостовым плавником.</p>
    <p>Распределением красок, наталкивающим на сравнение с плакатом (крупные, контрастные пятна), коралловые рыбы отличаются не только от большинства пресноводных, но и от всех вообще менее агрессивных и менее оседлых рыб. У этих нас восхищает тонкость цветовой гаммы, изящные нюансы мягких пастельных тонов, прямо-таки «любовная» проработка деталей. Если смотреть на моих любимых красноротиков издали, то видишь просто зеленовато-серебристую, совсем неприметную рыбку, и лишь разглядывая их вблизи – благодаря бесстрашию этих любопытных созданий это легко и в естественных условиях – можно заметить золотистые и небесно-голубые иероглифы, извилистой вязью покрывающие всю рыбу, словно изысканная парча. Без сомнения, этот рисунок тоже является сигналом, позволяющим узнавать свой вид, но он предназначен для того, чтобы его могли видеть вблизи сородичи, плывущие рядом. Точно так же, вне всяких сомнений, плакатные краски территориально-агрессивных коралловых рыб приспособлены для того, чтобы их можно было заметить и узнать на возможно большем расстоянии. Что узнавание своего вида вызывает у этих животных яростную агрессивность – это мы уже знаем.</p>
    <p>Многие люди – в том числе и те, кто в остальном понимает природу, – считают странным и совершенно излишним, когда мы, биологи, по поводу каждого пятна, которое видим на каком-нибудь животном, тотчас задаемся вопросом – какую видосохраняющую функцию могло бы выполнять это пятно и какой естественный отбор мог бы привести к его появлению. Более того, мы знаем из опыта, что очень многие ставят нам это в вину как проявление грубого материализма, слепого по отношению к ценностям и потому достойного всяческого осуждения. Однако оправдан каждый вопрос, на который существует разумный ответ, а ценность и красота любого явления природы никоим образом не страдают, если нам удается понять, почему оно происходит именно так, а не иначе. Радуга не стала менее прекрасной от того, что мы узнали законы преломления света, благодаря которым она возникает.</p>
    <p>Восхитительная красота и правильность рисунков, расцветок и движений наших рыб могут вызвать у нас лишь еще большее восхищение, когда мы узнаем, что они существенно важны для сохранения вида украшенных ими живых существ. Как раз о великолепной боевой раскраске коралловых рыб мы знаем уже вполне твердо, какую особую роль она выполняет: она вызывает у сородича – и только у него – яростный порыв к защите своего участка, если он находится на собственной территории, и устрашающе предупреждает его о боевой готовности хозяина, если он вторгся в чужие владения. В обеих функциях это как две капли воды похоже на другое прекрасное явление природы – на пение птиц; на песню соловья, красота которой «поэта к творчеству влечет», как хорошо сказал Рингельнац. Как расцветка коралловой рыбы, так и песня соловья служат для того, чтобы издали предупредить своих сородичей – ибо обращаются только к ним, – что здешний участок уже нашел себе крепкого и воинственного хозяина.</p>
    <p>Если проверять эту теорию, сравнивая боевое поведение плакатно и тускло расцвеченных рыб, находящихся в близком родстве, обитающих в одном и том же жизненном пространстве, то теория подтверждается полностью. Особенно впечатляют те случаи, когда яркий и тусклый виды принадлежат к одному роду. Так, например, есть принадлежащая к группе «демуазель» рыба простой поперечнополосатой окраски, которую американцы называют «старший сержант», – это мирная рыба, держащаяся в стаях. Ее собрат по роду «абудефдуф» – роскошная бархатно-черная рыба с ярко-голубым полосчатым узором на голове и передней части тела и с желтым, цвета серы, поперечным поясом посреди туловища, – напротив, пожалуй самый свирепый вид из всех оседлых, с какими я познакомился за время изучения коралловых рыб. Наш большой аквариум оказался слишком мал для двух крошечных деток этого вида, длиной едва по 2,5 см. Одна из них «застолбила» весь аквариум, другая влачила жалкое существование в левом верхнем переднем углу, за струей пузырьков от аэратора, которая прятала ее от глаз враждебного собрата. Другой хороший пример дает сравнение рыб-бабочек. Единственный среди них уживчивый вид, какой я знаю, в то же время имеет и единственную в своем роде расцветку, состоящую из деталей настолько мелких, что характерный рисунок можно различить лишь на очень малом расстоянии.</p>
    <p>Но наиболее примечательным является тот факт, что коралловые рыбы, которые в молодости расцвечены плакатно, а в зрелом возрасте тускло, – демонстрируют такую же корреляцию между окраской и агрессивностью: в молодости они яростно защищают свою территорию, но с возрастом становятся несравненно более уживчивыми.</p>
    <p>Многие из них производят даже впечатление, что им необходимо снять боевую раскраску, чтобы вообще допустить мирное сближение разных полов. Это, несомненно, верно для одного из родов группы «демуазель» – пестрых рыбок, часто резкой черно-белой расцветки, – размножение которых в аквариуме я наблюдал несколько раз; ради нереста они меняют свою контрастную окраску на тускло-серую, но тотчас же после нереста вновь поднимают свои боевые знамена.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 3</p>
     <p>Для чего нужна агрессия</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Часть силы той, что без числа,</v>
       <v>Творит добро, всему желая зла.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Гете</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>Для чего вообще борются друг с другом живые существа? Борьба – вездесущий в природе процесс; способы поведения, предназначенные для борьбы, как и оружие, наступательное и оборонительное, настолько высоко развиты и настолько очевидно возникли под селекционным давлением соответствующих видосохраняющих функций, что мы, вслед за Дарвином, несомненно, должны заняться этим вопросом.</p>
    <p>Как правило, неспециалисты, сбитые с толку сенсационными сказками прессы и кино, представляют себе взаимоотношения «диких зверей» в «зеленом аду» джунглей как кровожадную борьбу всех против всех. Совсем еще недавно были фильмы, в которых, например, можно было увидеть борьбу бенгальского тигра с питоном, а сразу вслед затем – питона с крокодилом. С чистой совестью могу заявить, что в естественных условиях такого не бывает никогда. Да и какой смысл одному из этих зверей уничтожать другого? Ни один из них жизненных интересов другого не затрагивает!</p>
    <p>Точно так же и формулу Дарвина «борьба за существование», превратившуюся в модное выражение, которым часто злоупотребляют, непосвященные ошибочно относят, как правило, к борьбе между различными видами. На самом же деле, «борьба», о которой говорил Дарвин и которая движет эволюцию, – это в первую очередь конкуренция между ближайшими родственниками. То, что заставляет вид, каков он сегодня, исчезнуть – или превращает его в другой вид, – это какое-нибудь удачное «изобретение», выпавшее на долю одного или нескольких собратьев по виду в результате совершенно случайного выигрыша в вечной лотерее Изменчивости. Потомки этих счастливцев, как уже говорилось, очень скоро вытеснят всех остальных, так что вид будет состоять только из особей, обладающих новым «изобретением».</p>
    <p>Конечно же, бывают враждебные столкновения и между разными видами. Филин по ночам убивает и пожирает даже хорошо вооруженных хищных птиц, хотя они наверняка очень серьезно сопротивляются. Со своей стороны – если они встречают большую сову средь бела дня, то нападают на нее, преисполненные ненависти. Почти каждое хоть сколь-нибудь вооруженное животное, начиная с мелких грызунов, яростно сражается, если у него нет возможности бежать. Кроме этих особых случаев межвидовой борьбы существуют и другие, менее специфические. Две птицы разных видов могут подраться из-за дупла, пригодного под гнездо; любые два животных, примерно равные по силе, могут схватиться из-за пищи и т. д. Здесь необходимо сказать кое-что о случаях межвидовой борьбы, иллюстрированных примерами ниже, чтобы подчеркнуть их своеобразие и отграничить от внутривидовой агрессии, которая собственно и является предметом нашей книги.</p>
    <p>Функция сохранения вида гораздо яснее при любых межвидовых столкновениях, нежели в случае внутривидовой борьбы. Взаимное влияние хищника и жертвы дает замечательные образцы того, как отбор заставляет одного из них приспосабливаться к развитию другого. Быстрота преследуемых копытных культивирует мощную прыгучесть и страшно вооруженные лапы крупных кошек, а те – в свою очередь – развивают у жертвы все более тонкое чутье и все более быстрый бег. Впечатляющий пример такого эволюционного соревнования между наступательным и оборонительным оружием дает хорошо прослеженная палеонтологически специализация зубов травоядных млекопитающих – зубы становились все крепче – и параллельное развитие пищевых растений, которые по возможности защищались от съедения отложением кремневых кислот и другими мерами. Но такого рода «борьба» между поедающим и поедаемым никогда не приводит к полному уничтожению жертвы хищником; между ними всегда устанавливается некое равновесие, которое – если говорить о виде в целом – выгодно для обоих. Последние львы подохли бы от голода гораздо раньше, чем убили бы последнюю пару антилоп или зебр, способную к продолжению рода. Так же, как – в переводе на человечески коммерческий язык – китобойный флот обанкротился бы задолго до исчезновения последних китов. Кто непосредственно угрожает существованию вида – это не «пожиратель», а конкурент; именно он и только он. Когда в давние времена в Австралии появились динго – поначалу домашние собаки, завезенные туда людьми и одичавшие там, – они не истребили ни одного вида из тех, что служили добычей, зато под корень извели крупных сумчатых хищников, которые охотились на тех же животных, что и они. Местные хищники, сумчатый волк и сумчатый дьявол, были значительно сильнее динго, но в охотничьем искусстве эти древние, сравнительно глупые и медлительные звери уступали «современным» млекопитающим.</p>
    <cite>
     <p>Динго настолько уменьшили поголовье добычи, что охотничьи методы их конкурентов больше «не окупались», так что теперь они обитают лишь на Тасмании, куда динго не добрались.</p>
    </cite>
    <p>Впрочем, с другой стороны, столкновение между хищником и добычей вообще не является борьбой в подлинном смысле этого слова. Конечно же, удар лапы, которым лев сбивает свою добычу, формой движения подобен тому, каким он бьет соперника, – охотничье ружье тоже похоже на армейский карабин, – однако внутренние истоки поведения охотника и бойца совершенно различны. Когда лев убивает буйвола, этот буйвол вызывает в нем не больше агрессивности, чем во мне аппетитный индюк, висящий в кладовке, на которого я смотрю с таким же удовольствием. Различие внутренних побуждений ясно видно уже по выразительным движениям. Если собака гонит зайца, то у нее бывает точно такое же напряженно-радостное выражение, с каким она приветствует хозяина или предвкушает что-нибудь приятное. И по львиной морде в драматический момент прыжка можно вполне отчетливо видеть, как это зафиксировано на многих отличных фотографиях, что он вовсе не зол. Рычание, прижатые уши и другие выразительные движения, связанные с боевым поведением, можно видеть у охотящихся хищников только тогда, когда они всерьез боятся своей вооруженной добычи, но и в этом случае лишь в виде намека.</p>
    <p>Ближе к подлинной агрессии, чем нападение охотника на добычу, интересный обратный случай «контратаки» добычи против хищника. Особенно это касается стадных животных, которые всем скопом нападают на хищника, стоит лишь им его заметить; потому в английском языке это явление называется «мобинг».3</p>
    <p>В обиходном немецком соответствующего слова нет, но в старом охотничьем жаргоне есть такое выражение – вороны или другие птицы «травят» филина, кошку или другого ночного хищника, если он попадется им на глаза при свете дня. Если сказать, что стадо коров «затравило» таксу – этим можно шокировать даже приверженцев святого Губерта4; однако, как мы вскоре увидим, здесь и в самом деле идет речь о совершенно аналогичных явлениях.</p>
    <p>Нападение на хищника-пожирателя имеет очевидный смысл для сохранения вида. Даже когда нападающий мал и безоружен, он причиняет объекту нападения весьма чувствительные неприятности. Все хищники, охотящиеся в одиночку, могут рассчитывать на успех лишь в том случае, если их нападение внезапно. Когда лисицу сопровождает по лесу кричащая сойка, когда вслед за кобчиком летит целая стая предупреждающе щебечущих трясогузок – охота у них бывает основательно подпорчена. С помощью травли многие птицы отгоняют обнаруженную днем сову так далеко, что на следующий вечер ночной хищник охотится где-то в другом месте. Особенно интересна функция травли у ряда птиц с высокоразвитой общественной организацией, таких, как галки и многие гуси. У первых важнейшее значение травли для сохранения вида состоит в том, чтобы показать неопытной молодежи, как выглядит опасный враг. Такого врожденного знания у галок нет. У птиц это уникальный случай традиционно передаваемого знания. Гуси, на основании строго избирательного врожденного механизма, «знают»: нечто пушистое, рыже-коричневое, вытянутое и ползущее – чрезвычайно опасно. Однако и у них видосохраняющая функция «мобинга» – со всем его переполохом, когда отовсюду слетаются тучи гусей, – имеет в основном учебную цель.</p>
    <p>Те, кто этого еще не знал, узнают: лисы бывают здесь\ Когда на нашем озере лишь часть берега была защищена от хищников специальной изгородью, – гуси избегали любых укрытий, под которыми могла бы спрятаться лиса, держась на расстоянии не меньше 15 метров от них; в то же время они безбоязненно заходили в чащу молодого сосняка на защищенных участках. Кроме этих дидактических целей, травля хищных млекопитающих – и у галок, и у гусей – имеет, разумеется, и первоначальную задачу: отравлять врагу существование. Галки его бьют, настойчиво и основательно, а гуси, по-видимому, запугивают своим криком, невероятным количеством и бесстрашным поведением. Крупные канадские казарки атакуют лису даже на земле пешим сомкнутым строем; и я никогда не видел, чтобы лиса попыталась при этом схватить одного из своих мучителей. С прижатыми ушами, с явным отвращением на морде, она оглядывается через плечо на трубящую стаю и медленно, «сохраняя лицо», трусит прочь.</p>
    <p>Конечно, мобинг наиболее эффективен у крупных и вооруженных травоядных, которые – если их много – «берут на мушку» даже крупных хищников. По одному достоверному сообщению, зебры нападают даже на леопарда, если он попадается им в открытой степи. У наших домашних коров и свиней инстинкт общего нападения на волка сидит в крови настолько прочно, что если зайти на пастбище к большому стаду в сопровождении молодой и пугливой собаки – это может оказаться весьма опасным делом. Такая собака, вместо того чтобы облаять нападающих или самостоятельно удрать, ищет защиты у ног хозяина. Мне самому с моей собакой Стази пришлось однажды прыгать в озеро и спасаться вплавь, когда стадо молодняка охватило нас полукольцом и, опустив рога, угрожающе двинулось вперед. А мой брат во время первой мировой войны провел в южной Венгрии прелестный вечер на иве, забравшись туда со своим скоч-терьером под мышкой: их окружило стадо полудиких венгерских свиней, свободно пасшихся в лесу, и круг начал сжиматься, недвусмысленно обнажив клыки.</p>
    <p>О таких эффективных нападениях на действительного или мнимого хищника-пожирателя можно было бы рассказывать долго. У некоторых птиц и рыб специально для этой цели развилась яркая «апосематическая», или предупреждающая, окраска, которую хищник может легко заметить и ассоциировать с теми неприятностями, какие он имел, встречаясь с данным видом. Ядовитые, противные на вкус или как-либо иначе защищенные животные самых различных групп поразительно часто «выбирают» для предупредительного сигнала сочетания одних и тех же цветов – красного, белого и черного. э И чрезвычайно примечательны два вида, которые – кроме «ядовитой» агрессивности – не имеют ничего общего ни друг с другом, ни с упомянутыми ядовитыми животными, а именно – утка-пеганка и рыбка, суматранский усач. О пеганках давно известно, что они люто травят хищников; их яркое оперение настолько угнетает лис, что они могут безнаказанно высиживать утят в лисьих норах, в присутствии хозяев. Суматранских усачей я купил специально, чтобы узнать, зачем эти рыбки окрашены так ядовито; они тотчас же ответили на этот вопрос, затеяв в большом общем аквариуме такую травлю крупного окуня, что мне пришлось спасать хищного великана от этих безобидных с виду малюток.</p>
    <p>Как при нападении хищника на добычу или при травле хищника его жертвами, так же очевидна видосохраняющая функция третьего типа боевого поведения, который мы с X. Хедигером называем критической реакцией. В английском языке выражение «сражаться, как крыса, загнанная в угол» символизирует отчаянную борьбу, в которую боец вкладывает все, потому что не может ни уйти, ни рассчитывать на пощаду. Эта форма боевого поведения, самая яростная, мотивируется страхом, сильнейшим стремлением к бегству, которое не может быть реализовано потому, что опасность слишком близка. Животное, можно сказать, уже не рискует повернуться к ней спиной – и нападает само, с пресловутым «мужеством отчаяния». Именно это происходит, когда бегство невозможно из-за ограниченности пространства – как в случае с загнанной крысой, – но точно так же может подействовать и необходимость защиты выводка или семьи. Нападение курицы-наседки или гусака на любой объект, слишком приблизившийся к птенцам, тоже следует считать критической реакцией. При внезапном появлении опасного врага в пределах определенной критической зоны многие животные яростно набрасываются на него, хотя бежали бы с гораздо большего расстояния, если бы заметили его приближение издали. Как показал Хедигер, цирковые дрессировщики загоняют своих хищников в любую точку арены, ведя рискованную игру на границе между дистанцией бегства и критической дистанцией. В тысяче охотничьих рассказов можно прочесть, что крупные хищники наиболее опасны в густых зарослях. Это прежде всего потому, что там дистанция бегства особенно мала; зверь в чаще чувствует себя укрытым и рассчитывает на то, что человек, продираясь сквозь заросли, не заметит его, даже если пройдет совсем близко. Но если при этом человек перешагнет рубеж критической дистанции зверя, то происходит так называемый несчастный случай на охоте – быстро и трагично.</p>
    <p>В только что рассмотренных случаях борьбы между животными различных видов есть общая черта: здесь вполне ясно, какую пользу для сохранения вида получает или «должен» получить каждый из участников борьбы. Но и внутривидовая агрессия – агрессия в узком и собственном смысле этого слова – тоже служит сохранению вида.</p>
    <p>В отношении ее тоже можно и нужно задать дарвиновский вопрос «для чего? «. Многим это покажется не столь уж очевидным; а люди, свыкшиеся с идеями классического психоанализа, могут усмотреть в таком вопросе злонамеренную попытку апологии Жизнеуничтожающего Начала, или попросту Зла. Обычному цивилизованному человеку случается увидеть подлинную агрессию лишь тогда, когда сцепятся его сограждане или домашние животные; разумеется, он видит лишь дурные последствия таких раздоров. Здесь поистине устрашающий ряд постепенных переходов – от петухов, подравшихся на помойке, через грызущихся собак, через мальчишек, разбивающих друг другу носы, через парней, бьющих друг другу об головы пивные кружки, через трактирные побоища, уже слегка окрашенные политикой, – приводит наконец к войнам и к атомной бомбе.</p>
    <p>У нас есть веские основания считать внутривидовую агрессию наиболее серьезной опасностью, какая грозит человечеству в современных условиях культурно-исторического и технического развития. Но перспектива побороть эту опасность отнюдь не улучшится, если мы будем относиться к ней как к чему-то метафизическому и неотвратимому; если же попытаться проследить цепь естественных причин ее возникновения – это может помочь.</p>
    <p>Всякий раз, когда человек обретал способность преднамеренно изменять какое-либо явление природы в нужном ему направлении, он был обязан этим своему пониманию причинно-следственных связей, определяющих это явление. Наука о нормальных жизненных процессах, выполняющих функцию сохранения вида, – физиология, – является необходимым основанием для науки о нарушениях этих процессов – патологии. Поэтому давайте забудем на какое-то время, что в условиях цивилизации агрессивный инстинкт очень серьезно «сошел с рельсов», и постараемся по возможности беспристрастно исследовать его естественные причины. Как подлинные дарвинисты, исходя из уже объясненных оснований, мы прежде всего задаемся вопросом о видосохраняющей функции, которую выполняет борьба между собратьями по виду в естественных – или, лучше сказать, в доцивилизованных – условиях. Именно селекционному давлению этой функции обязана такая борьба своим высоким развитием у очень многих высших животных; ведь не одни только рыбы борются друг с другом, как было описано выше, то же самое происходит у огромного большинства позвоночных.</p>
    <p>Как известно, вопрос о пользе борьбы для сохранения вида поставил уже сам Дарвин, и он же дал ясный ответ: для вида, для будущего – всегда выгодно, чтобы область обитания или самку завоевал сильнейший из двух соперников. Как часто случается, эта вчерашняя истина хотя и не стала сегодня заблуждением, но оказалась лишь частным случаем; в последнее время экологи обнаружили другую функцию агрессии, еще более существенную для сохранения вида. Термин «экология» происходит от греческого «oikos», «дом». Это наука о многосторонних связях организма с его естественным жизненным пространством, в котором он «дома»; а в этом пространстве, разумеется, необходимо считаться и с другими животными и растениями, обитающими там же. Если специальные интересы социальной организации не требуют тесной совместной жизни, то – по вполне понятным причинам – наиболее благоприятным является по возможности равномерное распределение особей вида в жизненном пространстве, в котором этот вид может обитать. В терминах человеческой деловой жизни – если в какой-нибудь местности хотят обосноваться несколько врачей, или торговцев, или механиков по ремонту велосипедов, то представители любой из этих профессий поступят лучше всего, разместившись как можно дальше друг от друга.</p>
    <p>Что какая-то часть биотопа, имеющегося в распоряжении вида, останется неиспользованной, в то время как в другой части вид за счет избыточной плотности населения исчерпает все ресурсы питания и будет страдать от голода, – эта опасность проще всего устраняется тем, что животные одного и того же вида отталкиваются друг от друга. Именно в этом, вкратце, и состоит важнейшая видосохраняющая функция внутривидовой агрессии. Теперь мы можем понять, почему именно оседлые коралловые рыбы так поразительно расцвечены. На Земле мало биотопов, в которых имелось бы такое количество и такое разнообразие пищи, как на коралловых рифах. Здесь вид рыбы, в ходе эволюционного развития, может приобрести «всевозможнейшие профессии». Рыба в качестве «неквалифицированного рабочего» может прекрасно перебиваться тем, что в любом случае доступно каждой средней рыбе – охотиться на более мелкую, не ядовитую, не бронированную, не покрытую шипами или не защищенную еще каким-либо способом живность, которая массой прибывает на риф из открытого моря: частью пассивно заносится ветром и волнами в виде планктона, а частью – активно приплывает «с целью» осесть на рифе, как это делают мириады свободно плавающих личинок всех обитающих на рифе организмов.</p>
    <p>С другой стороны, некоторые рыбы специализируются на поедании организмов, живущих на самом рифе. Но такие организмы всегда как-то защищены, и потому рыбе необходимо найти способ борьбы с их оборонительными приспособлениями. Сами кораллы кормят целый ряд видов рыб, и притом очень по-разному. Остроносые рыбыбабочки, или щетинозубы, по большей части паразитируют на кораллах и других стрекающих животных. Они постоянно обследуют кораллы в поисках мелкой живности, попавшей в щупальца полипов. Обнаружив нечто съедобное, рыбка взмахами грудных плавников создает струю воды, направленную на жертву настолько точно, что в этом месте между кораллами образуется «плешь»: струя расталкивает их в стороны, прижимая вместе с обжигающими щупальцами к наружному скелету, так что рыба может схватить добычу, почти не обжигая себе рыльца.</p>
    <p>Все-таки слегка ее обжигает; видно, как рыба «чихает» – слегка дергает носом, – но кажется, что это раздражение ей даже приятно, вроде перца. Во всяком случае, такие рыбы, как мои красавицы бабочки, желтые и коричневые, явно предпочитают ту же добычу, скажем рыбешку, если она уже попалась в щупальца, а не свободно плавает в воде. Другие родственные виды выработали у себя более сильный иммунитет к стрекательному яду и съедают добычу вместе с кораллами, поймавшими ее. Третьи вообще не обращают внимания на стрекательные клетки кишечнополостных – и поглощают кораллов, гидрополипов и даже крупных, очень жгучих актиний, как корова траву.</p>
    <p>Рыбы-попугаи вдобавок к иммунитету против яда развили у себя мощные клешнеобразные челюсти и съедают кораллов буквально целиком. Когда находишься вблизи пасущейся стаи этих великолепно расцвеченных рыб, то слышишь треск и скрежет, будто работает маленькая камнедробилка, и это вполне соответствует действительности. Испражняясь, рыба-попугай оставляет за собой облачко белого песка, оседающее на дно, и когда видишь это – с изумлением понимаешь, что весь снежно-белый коралловый песок, покрывающий каждую прогалину в коралловом лесу, определенно проделал путь через рыбпопугаев.</p>
    <p>Другие рыбы, скалозубы, к которым относятся забавные рыбы-шары, кузовики и ежи, настроились на разгрызание моллюсков в твердых раковинах, ракообразных и морских ежей. Такие рыбы, как императорские ангелы, – специалисты по молниеносному обдиранию перистых корон, которые выдвигают из своих известковых трубок иные трубчатые черви. Короны втягиваются настолько быстро, что этой быстротой защищены от нападения других, не столь проворных врагов. Но императорские ангелы умеют подкрадываться сбоку и хватать голову червя боковым рывком, настолько мгновенным, что быстрота реакции червя оказывается недостаточной. И если в аквариуме императорские ангелы нападают на другую добычу, не умеющую быстро прятаться, – они все равно не могут схватить ее каким-либо другим движением, кроме описанного.</p>
    <p>Риф предоставляет и много других возможностей «профессиональной специализации» рыб. Там есть рыбы, очищающие других рыб от паразитов. Самые свирепые хищники их не трогают, даже если они забираются к тем в пасть или в жабры, чтобы выполнить там свою благотворную работу. Что еще невероятнее, есть и такие, которые паразитируют на крупных рыбах, выедая у них кусочки кожи; а среди них – что самое поразительное – есть и такие, которые своим цветом, формой и повадкой выдают себя за только что упомянутых чистильщиков и подкрадываются к своим жертвам с помощью этой маскировки. Кто все народы сосчитает, кто все названья назовет?!</p>
    <p>Для нашего исследования существенно то, что все или почти все эти возможности специального приспособления – так называемые «экологические ниши» – часто имеются в одном и том же кубометре морской воды. Каждой отдельной особи, какова бы ни была ее специализация, при огромном обилии пищи на рифе для пропитания нужно лишь несколько квадратных метров площади дна. И в этом небольшом ареале могут и «хотят» сосуществовать столько рыб, сколько в нем экологических ниш – а это очень много, как знает каждый, кто с изумлением наблюдал толчею над рифом. Но каждая из этих рыб чрезвычайно заинтересована в том, чтобы на ее маленьком участке не поселилась другая рыба ее же вида. Специалисты других «профессий» мешают ее процветанию так же мало, как в вышеприведенном примере присутствие врача в деревне влияет на доходы живущего там велосипедного механика.</p>
    <p>В биотопах, заселенных не так густо, где такой же объем пространства предоставляет возможность для жизни лишь трем-четырем видам, оседлая рыба или птица может позволить себе держать от себя подальше любых животных других видов, которые, вообще говоря, и не должны бы ей мешать. Если бы того же захотела оседлая рыба на коралловом рифе – она бы извелась, но так и не смогла бы очистить свою территорию от тучи неконкурентов различных профессий. Экологические интересы всех оседлых видов выигрывают, если каждый из них производит пространственное распределение особей самостоятельно, без оглядки на другие виды. Описанные в первой главе яркие плакатные расцветки и вызываемые ими избирательные боевые реакции приводят к тому, что каждая рыба каждого вида выдерживает определенную дистанцию лишь по отношению к своим сородичам, которые являются ее конкурентами, так как им нужна та же самая пища. В этом и состоит совсем простой ответ на часто и много обсуждавшийся вопрос о функции расцветки коралловых рыб.</p>
    <p>Как уже сказано, обозначающее вид пение играет у певчих птиц ту же роль, что оптическая сигнализация у только что описанных рыб. Несомненно, что другие птицы, еще не имеющие собственного участка, по этому пению узнают: в этом месте заявил свои территориальные притязания самец такого-то рода и племени. Быть может, важно еще и то, что у многих видов по пению можно очень точно определить, насколько силен поющий, – возможно, даже и возраст его, – иными словами, насколько он опасен для слушающего его пришельца. У многих птиц, акустически маркирующих свои владения, обращают на себя внимание значительные индивидуальные различия издаваемых ими звуков. Многие исследователи считают, что у таких видов может иметь значение персональная визитная карточка. Если Хейнрот переводит крик петуха словами «Здесь петух», то Боймер – наилучший знаток кур – слышит в этом крике гораздо более точное сообщение: «Здесь петух Балтазар!» Млекопитающие по большей части «думают носом»; нет ничего удивительного в том, что у них важнейшую роль играет маркировка своих владений запахом. Для этого есть различнейшие способы, для этого развились всевозможнейшие пахучие железы, возникли удивительнейшие ритуалы выделения мочи и кала, из которых каждому известно задирание лапы у собак. Некоторые знатоки млекопитающих утверждают, что эти пахучие отметки не имеют ничего общего с заявкой на территорию, поскольку такие отметки известны и у животных, кочующих на большие расстояния, и у общественных животных, не занимающих собственных территорий, – однако эти возражения справедливы лишь отчасти. Во-первых, доказано, что собаки – и, безусловно, другие животные, живущие стаями, – узнают друг друга по запаху меток индивидуально, потому члены стаи тотчас же обнаружат, если чужак осмелится задрать лапу в их охотничьих владениях. А во-вторых, как доказали Лейхаузен и Вольф, существует весьма интересная возможность размещения животных определенного вида по имеющемуся биотопу с помощью не пространственного, а временного плана, с таким же успехом. Они обнаружили на примере бродячих кошек, живших на открытой местности, что несколько особей могут использовать одну и ту же охотничью зону без каких-либо столкновений. При этом охота регулируется строгим расписанием, точь-в-точь как пользование общей прачечной у домохозяек нашего Института в Зеевизене. Дополнительной гарантией против нежелательных встреч являются пахучие метки, которые эти животные – кошки, не домохозяйки – оставляют обычно через правильные промежутки времени, где бы они ни были.</p>
    <p>Эти метки действуют, как блок-сигнал на железной дороге, который аналогичным образом служит для того, чтобы предотвратить столкновение поездов: кошка, обнаружившая на своей охотничьей тропе сигнал другой кошки, может очень точно определить время подачи этого сигнала; если он свежий, то она останавливается или сворачивает в сторону, если же ему уже несколько часов – спокойно продолжает свой путь.</p>
    <p>У тех животных, территория которых определяется не таким способом, по времени, а только пространством, – тоже не следует представлять себе зону обитания как землевладение, точно очерченное географическими границами и как бы внесенное в земельный кадастр. Напротив, эта зона определяется лишь тем обстоятельством, что готовность данного животного к борьбе бывает наивысшей в наиболее знакомом ему месте, а именно – в центре его участка. Иными словами, порог агрессивности ниже всего там, где животное чувствует себя увереннее всего, т. е. где его агрессия меньше всего подавлена стремлением к бегству. С удалением от этой «штаб-квартиры» боеготовность убывает по мере того, как обстановка становится все более чужой и внушающей страх. Кривая этого убывания имеет поэтому разную крутизну в разных направлениях; у рыб центр области обитания почти всегда находится на дне, и их агрессивность особенно резко убывает по вертикали – очевидная причина этого состоит в том, что наибольшие опасности грозят рыбе именно сверху.</p>
    <cite>
     <p>Таким образом, принадлежащая животному территория – это лишь функция различий его агрессивности в разных местах, что обусловлено локальными факторами, подавляющими эту агрессивность. С приближением к центру области обитания агрессивность возрастает в геометрической прогрессии. Это возрастание настолько велико, что компенсирует все различия по величине и силе, какие могут встретиться у взрослых половозрелых особей одного и того же вида. Поэтому, если у территориальных животных – скажем, у горихвосток перед вашим домом или у колюшек в аквариуме – известны центральные точки участков двух подравшихся хозяев, то исходя из места их схватки можно наверняка предсказать ее исход: при прочих равных победит тот, кто в данный момент находится ближе к своему дому.</p>
    </cite>
    <p>Когда же побежденный обращается в бегство, инерция реакций обоих животных приводит к явлению, происходящему во всех саморегулирующихся системах с торможением, а именно – к колебаниям. У преследуемого – по мере приближения к его штаб-квартире – вновь появляется мужество, а преследователь, проникнув на вражескую территорию, мужество теряет. В результате беглец вдруг разворачивается и – столь же внезапно, сколь энергично – нападает на недавнего победителя, которого – как можно было предвидеть – теперь бьет и прогоняет. Все это повторяется еще несколько раз, и в конце концов бойцы останавливаются у вполне определенной точки равновесия, где они лишь угрожают друг другу, но не нападают.</p>
    <p>Эта точка, граница их участков, вовсе не отмечена на дне, а определяется исключительно равновесием сил; и при малейшем нарушении этого равновесия может переместиться ближе к штаб-квартире ослабевшего, хотя бы, например, в том случае, если одна из рыб наелась и потому обленилась. Эти колебания границ может иллюстрировать старый протокол наблюдений за поведением двух пар одного из видов цихлид. Из четырех рыб этого вида, помещенных в большой аквариум, сильнейший самец «А» тотчас же занял левый-задний-нижний угол – и начал безжалостно гонять трех остальных по всему водоему; другими словами, он сразу же заявил претензию на весь аквариум как на свой участок. Через несколько дней самец «В» освоил крошечное местечко у самой поверхности воды, в диагонально расположенном правом-ближнем-верхнем углу аквариума и здесь стал храбро отражать нападения первого самца. Обосноваться у поверхности – это отчаянное дело для рыбы: она мирится с опасностью, чтобы утвердиться против более сильного сородича, который в этих условиях – по описанным выше причинам – нападает менее решительно. Страх злого соседа перед поверхностью становится союзником обладателя такого участка.</p>
    <p>В течение ближайших дней пространство, защищаемое самцом «В», росло на глазах, и главное – все больше и больше распространялось книзу, пока наконец он не переместил свой опорный пункт в правый-передний-нижний угол аквариума, отвоевав себе таким образом полноценную штаб-квартиру. Теперь у него были равные шансы с «А», и он быстро оттеснил того настолько, что аквариум оказался разделен между ними примерно пополам. Это была красивая картина, когда они угрожающе стояли друг против друга, непрерывно патрулируя вдоль границы. Но однажды утром эта картина вновь резко переместилась вправо, на бывшую территорию «В», который отстаивал теперь лишь несколько квадратных дециметров своего дна. Я тотчас же понял, что произошло: «А» спаровался, а поскольку у всех крупных пестрых окуней задача защиты территории разделяется обоими супругами поровну, то «В» был вынужден противостоять удвоенному давлению, что соответственно сузило его участок. Уже на следующий день рыбы снова угрожающе стояли друг против друга на середине водоема, но теперь их было четыре: «В» тоже приобрел подругу, так что было восстановлено равновесие сил по отношению к семье «А». Через неделю я обнаружил, что граница переместилась далеко влево, на территорию «А»; причина состояла в том, что супружеская чета «А» только что отнерестилась и один из супругов был постоянно занят охраной икры и заботой о ней, так что охране границы мог посвятить себя только один. Когда вскоре после того отнерестилась и пара «В» – немедленно восстановилось и прежнее равномерное распределение пространства.</p>
    <p>Джулиан Хаксли однажды очень красиво представил это поведение физической моделью, в которой он сравнил территории с воздушными шарами, заключенными в замкнутый объем и плотно прилегающими друг к другу, так что изменение внутреннего давления в одном из них увеличивает или уменьшает размеры всех остальных.</p>
    <p>Этот совсем простой физиологический механизм борьбы за территорию прямо-таки идеально решает задачу «справедливого», т. е. наиболее выгодного для всего вида в его совокупности, распределения особей по ареалу, в котором данный вид может жить. При этом и более слабые могут прокормиться и дать потомство, хотя и в более скромном пространстве. Это особенно важно для таких животных, которые – как многие рыбы и рептилии – достигают половой зрелости рано, задолго до приобретения своих окончательных размеров. Каково мирное достижение «Злого начала»!</p>
    <p>Тот же эффект у многих животных достигается и без агрессивного поведения. Теоретически достаточно того, что животные какого-либо вида друг друга «не выносят» и, соответственно, избегают. В некоторой степени уже кошачьи пахучие метки представляют собой такой случай, хотя за ними и прячется молчаливая угроза агрессии. Однако есть животные, совершенно лишенные внутривидовой агрессии и тем не менее строго избегающие своих сородичей. Многие лягушки, особенно древесные, являются ярко выраженными индивидуалистами – кроме периодов размножения – и, как можно заметить, распределяются по доступному им жизненному пространству очень равномерно. Как недавно установили американские исследователи, это достигается очень просто: каждая лягушка уходит от кваканья своих сородичей. Правда, эти результаты не объясняют, каким образом достигается распределение по территории самок, которые у большинства лягушек немы.</p>
    <p>Мы можем считать достоверным, что равномерное распределение в пространстве животных одного и того же вида является важнейшей функцией внутривидовой агрессии. Но эта функция отнюдь не единственна! Уже Чарлз Дарвин верно заметил, что половой отбор – выбор наилучших, наиболее сильных животных для продолжения рода – в значительной степени определяется борьбой соперничающих животных, особенно самцов. Сила отца естественно обеспечивает потомству непосредственные преимущества у тех видов, где отец принимает активное участие в заботе о детях, прежде всего в их защите. Тесная связь между заботой самцов о потомстве и их поединками наиболее отчетливо проявляется у тех животных, которые не территориальны в вышеописанном смысле слова, а ведут более или менее кочевой образ жизни, как, например, крупные копытные, наземные обезьяны и многие другие.</p>
    <p>У этих животных внутривидовая агрессия не играет существенной роли в распределении пространства; в рассредоточении таких видов, как, скажем, бизоны, разные антилопы, лошади и т. п., которые собираются в огромные сообщества и которым разделение участков и борьба за территорию совершенно чужды, потому что корма им предостаточно. Тем не менее самцы этих животных яростно и драматически сражаются друг с другом, и нет никаких сомнений в том, что отбор, вытекающий из этой борьбы, приводит к появлению особенно крупных и хорошо вооруженных защитников семьи и стада, – как и наоборот, в том, что именно видосохраняющая функция защиты стада привела к появлению такого отбора в жестоких поединках. Таким образом и возникают столь внушительные бойцы, как быки бизонов или самцы крупных павианов, которые при каждой опасности для сообщества воздвигают вокруг слабейших членов стада стену мужественной круговой обороны.</p>
    <p>В связи с поединками нужно упомянуть об одном факте, который каждому небиологу кажется поразительным, даже парадоксальным, и который чрезвычайно важен для дальнейшего содержания нашей книги: сугубо внутривидовой отбор может привести к появлению морфологических признаков и поведенческих стереотипов не только совершенно бесполезных в смысле приспособления к среде, но и прямо вредных для сохранения вида. Именно поэтому я так подчеркивал в предыдущем абзаце, что защита семьи, т. е. форма столкновения с вневидовым окружением, вызвала появление поединка, а уже поединок отобрал вооруженных самцов. Если отбор направляется в определенную сторону лишь половым соперничеством, без обусловленной извне функциональной нацеленности на сохранение вида, это может привести к появлению причудливых образований, которые виду как таковому совершенно не нужны. Оленьи рога, например, развились исключительно для поединков; безрогий олень не имеет ни малейших шансов на потомство. Ни для чего другого эти рога, как известно, не годны. От хищников олени-самцы тоже защищаются только передними копытами, а не рогами. Мнение, что расширенные глазничные отростки на рогах северного оленя служат для разгребания снега, оказалось ошибочным. Они, скорее, нужны для защиты глаз при одном совершенно определенном ритуализованном движении, когда самец ожесточенно бьет рогами по низким кустам.</p>
    <p>В точности к тем же последствиям, что и поединок соперников, часто приводит половой отбор, направляемый самкой. Если мы обнаруживаем у самцов преувеличенное развитие пестрых перьев, причудливых форм и т. п., то можно сразу же заподозрить, что самцы уже не сражаются, а последнее слово в супружеском выборе принадлежит самке и у кандидата в супруги нет ни малейшей возможности «обжаловать приговор». В качестве примера можно привести райскую птицу, турухтана, утку-мандаринку и фазана-аргуса. Самка аргуса реагирует на громадные крылья петуха, украшенные великолепным узором из глазчатых пятен, которые он, токуя, разворачивает перед ее глазами. Эти крылья велики настолько, что петух уже почти не может летать; но чем они больше – тем сильнее возбуждается курица. Число потомков, которые появляются у петуха за определенный срок, находится в прямой зависимости от длины его перьев. Хотя в других отношениях это чрезмерное развитие крыльев может быть для него вредно, – например, хищник съест его гораздо раньше, чем его соперника, у которого органы токования не так чудовищно утрированы, – однако потомства этот петух оставит столько же, а то и больше; и таким образом поддерживается предрасположенность к росту гигантских крыльев, совершенно вопреки интересам сохранения вида. Вполне возможно, что самка аргуса реагирует на маленькие красные пятнышки на крыльях самца, которые исчезают из виду, когда крылья сложены, и не мешают ни полету, ни маскировке. Но так или иначе, эволюция фазана-аргуса зашла в тупик, и проявляется он в том, что самцы соперничают друг с другом в отношении величины крыльев. Иными словами, животные этого вида никогда не найдут разумного решения и не «договорятся» отказаться впредь от этой бессмыслицы.</p>
    <p>Здесь мы впервые сталкиваемся с эволюционным процессом, который на первый взгляд кажется странным, а если вдуматься – даже жутким. Легко понять, что метод слепых проб и ошибок, которым пользуются Великие Конструкторы, неизбежно приводит к появлению и не-самых-целесообразных конструкций. Совершенно естественно, что и в животном и в растительном мире, кроме целесообразного, существует также и все не настолько нецелесообразное, чтобы отбор уничтожил его немедленно. Однако в данном случае мы обнаруживаем нечто совершенно иное. Отбор, этот суровый страж целесообразности, не просто «смотрит сквозь пальцы» и пропускает второсортную конструкцию – нет, он сам, заблудившись, заходит здесь в гибельный тупик. Это всегда происходит в тех случаях, когда отбор направляется одной лишь конкуренцией сородичей, без связи с вневидовым окружением.</p>
    <p>Мой учитель Оскар Хейнрот часто шутил: «После крыльев фазана-аргуса, темп работы людей западной цивилизации – глупейший продукт внутривидового отбора». И в самом деле, спешка, которой охвачено индустриализованное и коммерциализованное человечество, являет собой прекрасный пример нецелесообразного развития, происходящего исключительно за счет конкуренции между собратьями по виду. Нынешние люди болеют типичными болезнями бизнесменов – гипертония, врожденная сморщенная почка, язва желудка, мучительные неврозы, – они впадают в варварство, ибо у них нет больше времени на культурные интересы. И все это без всякой необходимости: ведь они-то прекрасно могли бы договориться работать впредь поспокойнее. То есть, теоретически могли бы, ибо на практике способны к этому, очевидно, не больше, чем петухи-аргусы к договоренности об уменьшении длины их перьев.</p>
    <p>Причина, по которой здесь, в главе о положительной роли агрессии, я так подробно говорю об опасностях внутривидового отбора, состоит в следующем: именно агрессивное поведение – более других свойств и функций животного – может за счет своих пагубных результатов перерасти в нелепый гротеск. В дальнейших главах мы увидим, к каким последствиям это привело у некоторых животных, например у египетских гусей или у крыс. Но прежде всего – более чем вероятно, что пагубная агрессивность, которая сегодня как злое наследство сидит в крови у нас, у людей, является результатом внутривидового отбора, влиявшего на наших предков десятки тысяч лет на протяжении всего палеолита. Едва лишь люди продвинулись настолько, что, будучи вооружены, одеты и социально организованы, смогли в какой-то степени ограничить внешние опасности – голод, холод, диких зверей, так что эти опасности утратили роль существенных селекционных факторов, – как тотчас же в игру должен был вступить пагубный внутривидовой отбор. Отныне движущим фактором отбора стала война, которую вели друг с другом враждующие соседние племена; а война должна была до крайности развить все так называемые «воинские доблести». К сожалению, они еще и сегодня многим кажутся весьма заманчивым идеалом, – к этому мы вернемся в последней главе нашей книги.</p>
    <p>Возвращаясь к теме о значении поединка для сохранения вида, мы утверждаем, что он служит полезному отбору лишь там, где бойцы проверяются не только внутривидовыми дуэльными правилами, но и схватками с внешним врагом. Важнейшая функция поединка – это выбор боевого защитника семьи, таким образом еще одна функция внутривидовой агрессии состоит в охране потомства. Эта функция настолько очевидна, что говорить о ней просто нет нужды. Но чтобы устранить любые сомнения, достаточно сослаться на тот факт, что у многих животных, у которых лишь один пол заботится о потомстве, по-настоящему агрессивны по отношению к сородичам представители именно этого пола или же их агрессивность несравненно сильнее. У колюшки – это самцы; у многих мелких цихлид – самки. У кур и уток только самки заботятся о потомстве, и они гораздо неуживчивее самцов, если, конечно, не иметь в виду поединки. Нечто подобное должно быть и у человека.</p>
    <p>Было бы неправильно думать, что три уже упомянутые в этой главе функции агрессивного поведения – распределение животных по жизненному пространству, отбор в поединках и защита потомства – являются единственно важными для сохранения вида. Мы еще увидим в дальнейшем, какую незаменимую роль играет агрессия в большом концерте инстинктов; как она бывает мотором – «мотивацией» – и в таком поведении, которое внешне не имеет ничего общего с агрессией, даже кажется ее прямой противоположностью. То, что как раз самые интимные личные связи, какие вообще бывают между живыми существами, в полную меру насыщены агрессией, – тут не знаешь, что и сказать: парадокс это или банальность. Однако нам придется поговорить еще о многом другом, прежде чем мы доберемся в нашей естественной истории агрессии до этой центральной проблемы. Важную функцию, выполняемую агрессией в демократическом взаимодействии инстинктов внутри организма, нелегко понять и еще труднее описать.</p>
    <p>Но вот что можно описать уже здесь – это роль агрессии в системе, которая порядком выше, однако для понимания доступнее; а именно – в сообществе социальных животных, состоящем из многих особей. Принципом организации, без которого, очевидно, не может развиться упорядоченная совместная жизнь высших животных, является так называемая иерархия.</p>
    <p>Состоит она попросту в том, что каждый из совместно живущих индивидов знает, кто сильнее его самого и кто слабее, так что каждый может без борьбы отступить перед более сильным – и может ожидать, что более слабый в свою очередь отступит перед ним самим, если они попадутся друг другу на пути. Шьельдерупп-Эббе был первым, кто исследовал явление иерархии на домашних курах и предложил термин «порядок клевания», который до сих пор сохраняется в специальной литературе, особенно английской. Мне всегда бывает как-то забавно, когда говорят о «порядке клевания» у крупных позвоночных, которые вовсе не клюются, а кусаются или бьют рогами. Широкое распространение иерархии, как уже указывалось, убедительно свидетельствует о ее важной видосохраняющей функции, так что мы должны задаться вопросом, в чем же эта функция состоит.</p>
    <p>Естественно, сразу же напрашивается ответ, что таким образом избегается борьба между членами сообщества. Тут можно возразить следующим вопросом: чем же это лучше прямого запрета на агрессивность по отношению к членам сообщества? И снова можно дать ответ, даже не один, а несколько. Во-первых, – нам придется очень подробно об этом говорить в одной из следующих глав (гл. 11, «Союз»), – вполне может случиться, что сообществу (скажем, волчьей стае или стаду обезьян) крайне необходима агрессивность по отношению к другим сообществам того же вида, так что борьба должна быть исключена лишь внутри группы. А во-вторых, напряженные отношения, которые возникают внутри сообщества вследствие агрессивных побуждений и вырастающей из них иерархии, могут придавать ему во многом полезную структуру и прочность. У галок, да и у многих других птиц с высокой общественной организацией, иерархия непосредственно приводит к защите слабых. Так как каждый индивид постоянно стремится повысить свой ранг, то между непосредственно ниже – и вышестоящими всегда возникает особенно сильная напряженность, даже враждебность; и наоборот, эта враждебность тем меньше, чем дальше друг от друга ранги двух животных. А поскольку галки высокого ранга, особенно самцы, обязательно вмешиваются в любую ссору между двумя нижестоящими – эти ступенчатые различия в напряженности отношений имеют благоприятное следствие: галка высокого ранга всегда вступает в бой на стороне слабейшего, словно по рыцарскому принципу «Место сильного – на стороне слабого!».</p>
    <p>Уже у галок с агрессивно-завоеванным ранговым положением связана и другая форма «авторитета»: с выразительными движениями индивида высокого ранга, особенно старого самца, члены колонии считаются значительно больше, чем с движениями молодой птицы низкого ранга.</p>
    <p>Если, например, молодая галка напугана чем-то малозначительным, то остальные птицы, особенно старые, почти не обращают внимания на проявления ее страха. Если же подобную тревогу выражает старый самец – все галки, какие только могут это заметить, поспешно взлетают, обращаясь в бегство. Примечательно, что у галок нет врожденного знания их хищных врагов; каждая особь обучается этому знанию поведением более опытных старших птиц; потому должно быть очень существенно, чтобы «мнению» более старых и опытных птиц высокого ранга придавался – как только что описано – больший «вес».</p>
    <p>Вообще, чем более развит вид животных, тем большее значение приобретает индивидуальный опыт и обучение, в то время как врожденное поведение хотя не теряет своей важности, но сводится к более простым элементам. С общим прогрессом эволюции все более возрастает роль опыта старых животных; можно даже сказать, что совместная социальная жизнь у наиболее умных млекопитающих приобретает за счет этого новую функцию в сохранении вида, а именно – традиционную передачу индивидуально приобретенной информации. Естественно, столь же справедливо и обратное утверждение: совместная социальная жизнь, несомненно, производит селекционное давление в сторону лучшего развития способностей к обучению, поскольку эти способности у общественных животных идут на пользу не только отдельной особи, но и сообществу в целом. Тем самым и долгая жизнь, значительно превышающая период половой активности, приобретает ценность для сохранения вида. Как это описали Фрейзер Дарлинг и Маргарет Альтман, у многих оленей предводителем стада бывает «дама» преклонного возраста, которой материнские обязанности давно уже не мешают выполнять ее общественный долг.</p>
    <p>Таким образом – при прочих равных условиях – возраст животного находится, как правило, в прямой зависимости с тем рангом, который оно имеет в иерархии своего сообщества. И поэтому вполне целесообразно, что «конструкция» поведения полагается на это правило: члены сообщества» которые не могут вычитать возраст своего вожака в его свидетельстве о рождении, соизмеряют степень своего доверия к нему с его рангом. Йеркс и его сотрудники уже давно сделали чрезвычайно интересное, поистине поразительное наблюдение: шимпанзе, которые известны своей способностью обучаться за счет прямого подражания, принципиально подражают только собратьям более высокого ранга. Из группы этих обезьян забрали одну, низкого ранга, и научили ее доставать бананы из специально сконструированной кормушки с помощью весьма сложных манипуляций. Когда эту обезьяну вместе с ее кормушкой вернули в группу, то сородичи более высокого ранга пробовали отнимать у нее честно заработанные бананы, но никому из них не пришло в голову посмотреть, как работает презираемый собрат, и чему-то у него поучиться. Затем, таким же образом работе с этой кормушкой научили шимпанзе наивысшего ранга. Когда его вернули в группу, то остальные наблюдали за ним с живейшим интересом и мгновенно переняли у него новый навык.</p>
    <p>С. Л. Уошбэрн и Ирвэн Деворе, наблюдая павианов на свободе, установили, что стадо управляется не одним вожаком, а «коллегией» из нескольких старейших самцов, которые поддерживают свое превосходство над более молодыми и гораздо более сильными членами стада за счет того, что всегда держатся вместе – а вместе они сильнее любого молодого самца. В наблюдавшемся случае один их трех сенаторов был почти беззубым старцем, а двое других – тоже давно уже не «в расцвете лет». Когда однажды стаду грозила опасность забрести на безлесном месте в лапы – или, лучше сказать, в пасть – ко льву, то стадо остановилось, и молодые сильные самцы образовали круговую оборону более слабых животных. Но старец один вышел из круга, осторожно выполнил опасную задачу – установить местонахождение льва, так чтобы тот его не заметил, – затем вернулся к стаду и отвел его дальним кружным путем, в обход льва, к безопасному ночлегу на деревьях. Все следовали за ним в слепом повиновении, никто не усомнился в его авторитете.</p>
    <p>Теперь оглянемся на все, что мы узнали в этой главе – из объективных наблюдений за животными – о пользе внутривидовой борьбы для сохранения вида. Жизненное пространство распределяется между животными одного вида таким образом, что по возможности каждый находит себе пропитание. На благо потомству выбираются лучшие отцы и лучшие матери. Дети находятся под защитой. Сообщество организовано так, что несколько умудренных самцов – «сенат» – обладают достаточным авторитетом, чтобы решения, необходимые сообществу, не только принимались, но и выполнялись. Мы ни разу не обнаружили, чтобы целью агрессии было уничтожение сородича, хотя, конечно, в ходе поединка может произойти несчастный случай, когда рог попадает в глаз или клык в сонную артерию; а в неестественных условиях, не предусмотренных «конструкцией» эволюции, – например в неволе, – агрессивное поведение может привести и к губительным последствиям. Однако попробуем вглядеться в наше собственное нутро и уяснить себе – без гордыни, но и без того, чтобы заранее считать себя гнусными грешниками, – что бы мы хотели сделать со своим ближним, вызывающим у нас наивысшую степень агрессивности. Надеюсь, я не изображаю себя лучше, чем я есть, утверждая, что моя окончательная цель – т. е. действие, которое разрядило бы мою ярость, – не состояла бы в убийстве моего врага. Конечно, я с наслаждением надавал бы ему самых звонких пощечин, в крайнем случае нанес бы несколько хрустящих ударов по челюсти, – но ни в коем случае не хотел бы вспороть ему живот или пристрелить его. И желаемая окончательная ситуация состоит отнюдь не в том, чтобы противник лежал передо мною мертвым. О нет! Он должен быть чувствительно побит и смиренно признать мое физическое, – а если он павиан, то и духовное превосходство. А поскольку я в принципе мог бы избить лишь такого типа, которому подобное обращение только на пользу, – я выношу не слишком суровый приговор инстинкту, вызывающему такое поведение. Конечно, надо признать, что желание избить легко может привести и к смертельному удару, например, если в руке случайно окажется оружие. Но если оценить все это вместе взятое, то внутривидовая агрессия вовсе не покажется ни дьяволом, ни уничтожающим началом, ни даже «частью той силы, что вечно хочет зла, но творит добро», – она совершенно однозначно окажется частью организации всех живых существ, сохраняющей их систему функционирования и саму их жизнь. Как и все на свете, она может допустить ошибку – и при этом уничтожить жизнь. Однако в великих свершениях становления органического мира эта сила предназначена к добру. И притом, мы еще не приняли во внимание, – мы узнаем об этом лишь в 11 – и главе, – что оба великих конструктора, Изменчивость и Отбор, которые растят все живое, именно грубую ветвь внутривидовой агрессии выбрали для того, чтобы вырастить на ней цветы личной дружбы и любви.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 4</p>
     <p>Спонтанность агрессии</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>С отравой в жилах ты Елену</v>
       <v>В любой увидишь, непременно.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Гете</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>В предыдущей главе, я надеюсь, достаточно ясно показано, что наблюдаемая у столь многих животных агрессия, направленная против собратьев по виду, вообще говоря, никоим образом не вредна для этого вида, а напротив – необходима для его сохранения. Однако это отнюдь не должно обольщать нас оптимизмом по поводу современного состояния человечества, совсем наоборот. Какое-либо изменение окружающих условий, даже ничтожное само по себе, может полностью вывести из равновесия врожденные механизмы поведения. Они настолько неспособны быстро приспосабливаться к изменениям, что при неблагоприятных условиях вид может погибнуть. Между тем, изменения, произведенные самим человеком в окружающей среде, далеко не ничтожны.</p>
    <p>Если бесстрастно посмотреть на человека, каков он сегодня (в руках водородная бомба, подарок его собственного разума, а в душе инстинкт агрессии – наследство человекообразных предков, с которым его рассудок не может совладать), трудно предсказать ему долгую жизнь.</p>
    <p>Но когда ту же ситуацию видит сам человек – которого все это касается! – она представляется жутким кошмаром, и трудно поверить, что агрессия не является симптомом современного упадка культуры, патологическим по своей природе.</p>
    <p>Можно было бы лишь мечтать, чтобы это так и было!</p>
    <p>Как раз знание того, что агрессия является подлинным инстинктом – первичным, направленным на сохранение вида, – позволяет нам понять, насколько она опасна. Главная опасность инстинкта состоит в его спонтанности. Если бы он был лишь реакцией на определенные внешние условия, что предполагают многие социологи и психологи, то положение человечества было бы не так опасно, как в действительности. Тогда можно было бы основательно изучить и исключить факторы, порождающие эту реакцию. Фрейд заслужил себе славу, впервые распознав самостоятельное значение агрессии; он же показал, что недостаточность социальных контактов и особенно их исчезновение («потеря любви») относятся к числу сильных факторов, благоприятствующих агрессии. Из этого представления, которое само по себе правильно, многие американские педагоги сделали неправильный вывод, будто дети вырастут в менее невротичных, более приспособленных к окружающей действительности и, главное, менее агрессивных людей, если их с малолетства оберегать от любых разочарований (фрустраций) и во всем им уступать. Американская методика воспитания, построенная на этом предположении, лишь показала, что инстинкт агрессии, как и другие инстинкты, спонтанно прорывается изнутри человека. Появилось неисчислимое множество невыносимо наглых детей, которым недоставало чего угодно, но уж никак не агрессивности. Трагическая сторона этой трагикомической ситуации проявилась позже, когда такие дети, выйдя из семьи, внезапно столкнулись, вместо своих покорных родителей, с безжалостным общественным мнением, например при поступлении в колледж. Как говорили мне американские психоаналитики, очень многие из молодых людей, воспитанных таким образом, тем паче превратились в невротиков, попав под нажим общественного распорядка, который оказался чрезвычайно жестким. Подобные методы воспитания, как видно, вымерли еще не окончательно; еще в прошлом году один весьма уважаемый американский коллега, работавший в нашем Институте в качестве гостя, попросил у меня разрешения остаться у нас еще на три недели, и в качестве основания не стал приводить какие-либо новые научные замыслы, а просто-напросто и без комментариев сказал, что к его жене только что приехала в гости ее сестра, а у той трое детей – «бесфрустрационные».</p>
    <p>Существует совершенно ошибочная доктрина, согласно которой поведение животных и человека является по преимуществу реактивным, и если даже имеет какие-то врожденные элементы – все равно может быть изменено обучением. Эта доктрина имеет глубокие и цепкие корни в неправильном понимании правильного по своей сути демократического принципа. Как-то не вяжется с ним тот факт, что люди от рождения не так уж совершенно равны друг другу и что не все имеют по справедливости равные шансы превратиться в идеальных граждан. К тому же в течение многих десятилетий реакции, рефлексы были единственными элементами поведения, которым уделяли внимание психологи с серьезной репутацией, в то время как спонтанность поведения животных была областью «виталистически» (то есть несколько мистически) настроенных ученых.</p>
    <cite>
     <p>В исследовании поведения Уоллэс Крэйг был первым, кто сделал явление спонтанности предметом научного изучения. Еще до него Уильям Мак-Дугалл противопоставил девизу Декарта «Animal non agit, agitur», который начертала на своем щите американская школа психологов-бихевиористов, свой гораздо более верный афоризм – «The healthy animal is up and doing» («Здоровое животное активно и действует»). Однако сам он считал эту спонтанность результатом мистической жизненной силы, о которой никто не знает, что же собственно обозначает это слово. Потому он и не догадался точно пронаблюдать ритмическое повторение спонтанных действий и измерить порог провоцирующего раздражения при каждом их проявлении, как это сделал впоследствии его ученик Крэйг.</p>
    </cite>
    <p>Крэйг провел серию опытов с самцами горлицы, в которой он отбирал у них самок на ступенчато возрастающие промежутки времени и экспериментально устанавливал, какой объект способен вызвать токование самца. Через несколько дней после исчезновения самки своего вида самец горлицы был готов ухаживать за белой домашней голубкой, которую он перед тем полностью игнорировал. Еще через несколько дней он пошел дальше и стал исполнять свои поклоны и воркованье перед чучелом голубя, еще позже – перед смотанной в узел тряпкой; и наконец – через несколько недель одиночества – стал адресовать свое токование в пустой угол клетки, где пересечение ребер ящика создавало хоть какую-то оптическую точку, способную задержать его взгляд. В переводе на язык физиологии эти наблюдения означают, что при длительном невыполнении какого-либо инстинктивного действия – в описанном случае, токования – порог раздражения снижается. Это явление настолько распространено и закономерно, что народная мудрость уже давно с ним освоилась и облекла в простую форму поговорки: «При нужде черт муху слопает»; Гете выразил ту же закономерность словами Мефистофеля: «С отравой в жилах, ты Елену в любой увидишь непременно».</p>
    <p>Так оно и есть! А если ты голубь – то в конце концов увидишь ее и в старой пыльной тряпке, и даже в пустом углу собственной тюрьмы.</p>
    <p>Снижение порога раздражения может привести к тому, что в особых условиях его величина может упасть до нуля, т. е. при определенных обстоятельствах соответствующее инстинктивное действие может «прорваться» без какоголибо видимого внешнего стимула. У меня жил много лет скворец, взятый из гнезда в младенчестве, который никогда в жизни не поймал ни одной мухи и никогда не видел, как это делают другие птицы. Он получал пищу в своей клетке из кормушки, которую я ежедневно наполнял. Но однажды я увидел его сидящим на голове бронзовой статуи в столовой, в венской квартире моих родителей, и вел он себя очень странно. Наклонив голову набок, он, казалось, оглядывал белый потолок над собой; затем по движениям его глаз и головы можно было, казалось, безошибочно определить, что он внимательно следит за каким-то движущимся объектом.</p>
    <p>Наконец он взлетал вверх к потолку, хватал что-то мне невидимое, возвращался на свою наблюдательную вышку, производил все движения, какими насекомоядные птицы убивают свою добычу, и что-то как будто глотал. Потом встряхивался, как это делают все птицы, освобождаясь от напряжения, и устраивался на отдых. Я десятки раз карабкался на стулья, даже затащил в столовую лестницу-стремянку (в венских квартирах того времени потолки были высокие), чтобы найти ту добычу, которую ловил мой скворец. Никаких насекомых, даже самых мелких, там не было!</p>
    <p>«Накопление» инстинкта, происходящее при долгом отсутствии разряжающего стимула, имеет следствием не только вышеописанное возрастание готовности к реакции, но и многие другие, более глубокие явления, в которые вовлекается весь организм в целом. В принципе, каждое подлинно инстинктивное действие, которое вышеописанным образом лишено возможности разрядиться, приводит животное в состояние общего беспокойства и вынуждает его к поискам разряжающего стимула. Эти поиски, которые в простейшем случае состоят в беспорядочном движении (бег, полет, плавание), а в самых сложных могут включать в себя любые формы поведения, приобретенные обучением и познанием, Уоллэс Крэйг назвал аппетентным поведением.</p>
    <p>Фауст не сидит и не ждет, чтобы женщины появились в его поле зрения; чтобы обрести Елену, он, как известно, отваживается на довольно рискованное хождение к Матерям!</p>
    <p>К сожалению, приходится констатировать, что снижение раздражающего порога и поисковое поведение редко в каких случаях проявляются столь же отчетливо, как в случае внутривидовой агрессии. В первой главе мы уже видели тому примеры; вспомним рыбу-бабочку, которая за неимением сородичей выбирала себе в качестве замещающего объекта рыбу близкородственного вида, или же спинорога, который в аналогичной ситуации нападал даже не только на спинорогов других видов, но и на совершенно чужих рыб, не имевших ничего общего с его собственным видом, кроме раздражающего синего цвета. У цихлид семейная жизнь захватывающе интересна, и нам придется еще заняться ею весьма подробно, но если их содержат в неволе, то накопление агрессии, которая в естественных условиях разряжалась бы на враждебных соседей, – чрезвычайно легко приводит к убийству супруга. Почти каждый владелец аквариума, занимавшийся разведением этих своеобразных рыб, начинал с одной и той же, почти неизбежной ошибки: в большой аквариум запускают нескольких мальков одного вида, чтобы дать им возможность спариваться естественным образом, без принуждения. Ваше желание исполнилось – и вот у вас в аквариуме, который и без того стал несколько маловат для такого количества подросших рыб, появилась пара возлюбленных, сияющая великолепием расцветки и преисполненная единодушным стремлением изгнать со своего участка всех братьев и сестер. Но тем несчастным деться некуда; с изодранными плавниками они робко стоят по углам у поверхности воды, если только не мечутся, спасаясь, по всему бассейну, когда их оттуда спугнут. Будучи гуманным натуралистом, вы сочувствуете и преследуемым, и брачной паре, которая тем временем уже отнерестилась и теперь терзается заботами о потомстве. Вы срочно отлавливаете лишних рыб, чтобы обеспечить парочке безраздельное владение бассейном. Теперь, думаете вы, сделано все, что от вас зависит, – ив ближайшие дни не обращаете особого внимания на этот сосуд с его живое содержимое.</p>
    <p>Но через несколько дней с изумлением и ужасом обнаруживаете, что самочка, изорванная в клочья, плавает кверху брюхом, а от икры и от мальков не осталось и следа.</p>
    <p>Этого прискорбного события, которое происходит вышеописанным образом с предсказуемой закономерностью, – особенно у ост-индских желтых этроплусов и у бразильских перламутровых рыбок, – можно избежать очень просто; нужно либо оставить в аквариуме «мальчика для битья», т. е. рыбку того же вида, либо – более гуманным образом – взять аквариум, достаточно большой для двух пар, и, разделив его пограничным стеклом на две части, поселить по паре в каждую из них. Тогда каждая рыба вымещает свою здоровую злость на соседе своего пола – почти всегда самка нападает на самку, а самец на самца, – и ни одна из них не помышляет разрядить свою ярость на собственном супруге. Это звучит как шутка, но в нашем испытанном устройстве, установленном в аквариуме для цихлид, мы часто замечали, что пограничное стекло начинает зарастать водорослями и становится менее прозрачным, – только по тому, как самец начинает хамить своей супруге. Но стоило лишь протереть дочиста пограничное стекло – стенку между «квартирами», – как тотчас же начиналась яростная, но по необходимости безвредная ссора с соседями, «разряжавшая атмосферу» в обеих семьях.</p>
    <p>Аналогичные истории можно наблюдать и у людей. В добрые старые времена, когда на Дунае существовала еще монархия и еще бывали служанки, я наблюдал у моей овдовевшей тетушки следующее поведение, регулярное и предсказуемое. Служанки никогда не держались у нее дольше 8-10 месяцев. Каждой вновь появившейся помощницей тетушка непременно восхищалась, расхваливала ее на все лады как некое сокровище, и клялась, что вот теперь наконец она нашла ту, кого ей надо. В течение следующих месяцев ее восторги остывали. Сначала она находила у бедной девушки мелкие недостатки, потом – заслуживающие порицания; а к концу упомянутого срока обнаруживала у нее пороки, вызывавшие законную ненависть, – и в результате увольняла ее досрочно, как правило с большим скандалом. После этой разрядки старая дама снова готова была видеть в следующей служанке истинного ангела.</p>
    <p>Я далек от того, чтобы высокомерно насмехаться над моей тетушкой, во всем остальном очень милой и давно уже умершей. Точно такие же явления я мог – точнее, мне пришлось – наблюдать у самых серьезных людей, способных к наивысшему самообладанию, какое только можно себе представить. Это было в плену. Так называемая «полярная болезнь», иначе «экспедиционное бешенство», поражает преимущественно небольшие группы людей, когда они в силу обстоятельств, определенных самим названием, обречены общаться только друг с другом и тем самым лишены возможности ссориться с кем-то посторонним, не входящим в их товарищество. Из всего сказанного уже ясно, что накопление агрессии тем опаснее, чем лучше знают друг друга члены данной группы, чем больше они друг друга понимают и любят. В такой ситуации – а я могу это утверждать по собственному опыту – все стимулы, вызывающие агрессию и внутривидовую борьбу, претерпевают резкое снижение пороговых значений. Субъективно это выражается в том, что человек на мельчайшие жесты своего лучшего друга – стоит тому кашлянуть или высморкаться – отвечает реакцией, которая была бы адекватна, если бы ему дал пощечину пьяный хулиган. Понимание физиологических закономерностей этого чрезвычайно мучительного явления хотя и предотвращает убийство друга, но никоим образом не облегчает мучений. Выход, который в конце концов находит Понимающий, состоит в том, что он тихонько выходит из барака (палатки, хижины) и разбивает что-нибудь; не слишком дорогое, но чтобы разлетелось на куски с наибольшим возможным шумом. Это немного помогает. На языке физиологии поведения это называется, по Тинбергену, перенаправленным, или смещенным, действием. Мы еще увидим, что этот выход часто используется в природе, чтобы предотвратить вредные последствия агрессии. А Непонимающий убивает-таки своего друга – и нередко!</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 5</p>
     <p>Привычка, церемония и волшебство</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Ты что – не знал людей,</v>
       <v>Не знал цены их слов?</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Гете</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>Смещение, переориентация нападения – это, пожалуй, гениальнейшее средство, изобретенное эволюцией, чтобы направить агрессию в безопасное русло. Однако это вовсе не единственное средство такого рода; великие конструкторы эволюции – Изменчивость и Отбор – очень редко ограничиваются одним-единственным способом.</p>
    <p>Сама сущность их экспериментальной «игры в кости» позволяет им зачастую натолкнуться на несколько вариантов – и применить их вместе, удваивая и утраивая надежность решения одной и той же проблемы. Это особенно ценно для различных механизмов поведения, призванных предотвращать увечье или убийство сородича. Чтобы объяснить эти механизмы, мне снова придется начать издалека. И прежде всего я постараюсь описать один все еще очень загадочный эволюционный процесс, создающий поистине нерушимые законы, которым социальное поведение многих высших животных подчиняется так же, как поступки цивилизованного человека – самым священным обычаям и традициям.</p>
    <p>Когда мой учитель и друг сэр Джулиан Хаксли незадолго до первой мировой войны предпринял свое в подлинном смысле слова пионерское исследование поведения чомги, он обнаружил чрезвычайно занимательный факт: некоторые действия в процессе филогенеза утрачивают свою собственную, первоначальную функцию и превращаются в чисто символические церемонии. Этот процесс он назвал ритуализацией. Он употреблял этот термин без каких-либо кавычек, т. е. без колебаний отождествлял культурно-исторические процессы, ведущие к возникновению человеческих ритуалов, с процессами эволюционными, породившими столь удивительные церемонии животных. С чисто функциональной точки зрения такое отождествление вполне оправданно, как бы мы ни стремились сохранить сознательное различие между историческими и эволюционными процессами. Мне предстоит теперь выявить поразительные аналогии между ритуалами, возникшими филогенетически и культурно-исторически, и показать, каким образом они находят свое объяснение именно в тождественности их функций.</p>
    <p>Прекрасный пример того, как ритуал возникает филогенетически, как он приобретает свой смысл и как изменяется в ходе дальнейшего развития, – предоставляет нам изучение одной церемонии у самок утиных птиц, так называемого натравливания. Как и у многих других птиц с такой же семейной организацией, у уток самки хотя и меньше размером, но не менее агрессивны, чем самцы.</p>
    <p>Поэтому при столкновении двух пар часто случается, что распаленная яростью утка продвигается к враждебной паре слишком далеко, затем пугается собственной храбрости и торопится назад, под защиту более сильного супруга.</p>
    <p>Возле него она испытывает новый прилив храбрости и снова начинает угрожать враждебной паре, но на этот раз уже не расстается с безопасной близостью своего селезня.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_002.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>В своем первоначальном виде эта последовательность действий совершенно произвольна по форме, в зависимости от игры противоположных побуждений, стимулирующих утку. Временная последовательность, в которой преобладают боевой задор, страх, поиск защиты и новое стремление к нападению, легко и ясно читается по выразительным движениям утки, и прежде всего по ее положению в пространстве. Например, у нашей европейской пеганки весь этот процесс не содержит никаких закрепленных ритуалом элементов, кроме определенного движения головы, связанного с особым звуком. Как всякая подобная ей птица, при атаке утка бежит в сторону врага, низко вытянув шею, а затем, тотчас же подняв голову, обратно к супругу. Очень часто утка, убегая, заходит за селезня и огибает его полукругом, так что в результате – когда она снова начинает угрожать – оказывается в позиции сбоку от супруга, с головой, обращенной прямо в сторону вражеской пары. Но часто, если бегство было не слишком паническим, она довольствуется тем, что только подбегает к своему селезню и останавливается перед ним, грудью к нему, так что для угрозы в сторону неприятеля ей приходится повернуть голову и вытянуть шею через плечо назад. Бывает и так, что она стоит боком, перед селезнем или позади него, и вытягивает шею под прямым углом к продольной оси тела, – короче говоря, угол между продольной осью тела и вытянутой шеей зависит исключительно от того, где находится она сама, ее селезень и враг, которому она угрожает. Ни одно положение не является для нее предпочтительным. У близкородственного огаря, обитающего в Восточной Европе и в Азии, это натравливание уже несколько более ритуализовано. Хотя у этого вида самка «еще» может стоять рядом с супругом и угрожать прямо перед собой или, обегая вокруг него, направлять свою угрозу под любым углом к продольной оси собственного тела, – однако в подавляющем большинстве случаев она стоит перед селезнем, грудью к нему, и угрожает через-плечо-назад. И когда я видел однажды, как утка изолированной пары этого вида производила движения натравливания «вхолостую» – т. е. при отсутствии раздражающего объекта, – она тоже угрожала через-плечо-назад, как будто видела несуществующего врага именно в этом направлении.</p>
    <p>У настоящих уток – к которым принадлежит и наша кряква, предок домашней утки, – натравливание черезплечо-назад превратилось в единственно возможную, обязательную форму движения, так что самка, прежде чем начать натравливание, всегда становится грудью к селезню, как можно ближе к нему; соответственно, когда он бежит или плывет – она следует за ним вплотную.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_003.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Интересно, что движение головы через-плечо-назад до сих пор включает в себя первоначальные ориентировочные реакции, которые у всех видов Тайогпа породили фенотипически – т. е. с точки зрения формы, внешнего облика – подобную, но изменчивую форму движения. Лучше всего это заметно, когда утка начинает натравливание в состоянии очень слабого возбуждения и лишь постепенно приводит себя в ярость. При этом может случиться, что поначалу – если враг стоит прямо перед ней – она станет угрожать прямо вперед; но по мере того как возрастает ее возбуждение, она проявляет неодолимое стремление вытянуть шею назад через плечо. Что при этом всегда существует и другая ориентирующая реакция, которая стремится обратить угрозу в сторону врага, – это можно буквально «прочесть по глазам» утки: взгляд ее неизменно прикован к предмету ее ярости, хотя новая, твердо закрепленная координация движения тянет ее голову в другую сторону. Если бы утка говорила, она наверняка сказала бы: «Я хочу пригрозить вон тому ненавистному чужому селезню, но что-то оттягивает мне голову!» Наличие двух соперничающих друг с другом тенденций движения можно доказать объективно и количественно, а именно: если чужая птица, к которой обращена угроза, стоит перед уткой, то отклонение головы в сторону поворота назад является наименьшим. Оно увеличивается в точности настолько, насколько увеличивается угол между продольной осью тела утки и направлением на врага. Если он стоит прямо за нею, т. е. угол составляет 180 градусов, то утка при натравливании почти достает клювом собственный хвост.</p>
    <p>Это конфликтное поведение уток при натравливании допускает лишь одно-единственное толкование, которое должно быть верным, каким бы странным оно ни казалось на первый взгляд. К легкоразличимым факторам, из которых первоначально возникли описанные движения, в ходе эволюционного развития вида присоединился еще один, новый, Как уже сказано, у пеганки бегство к супругу и нападение на врага «еще» вполне достаточны, чтобы полностью объяснить поведение утки. Совершенно очевидно, что у кряквы действуют такие же побуждения, но на обусловленные ими движения накладывается новое, независимое от них. Сложность, чрезвычайно затрудняющая анализ общей картины, состоит в том, что вновь возникшее в результате ритуализации инстинктивное действие является наследственно закрепленной копией тех действий, которые первоначально вызывались другими стимулами. Разумеется, это действие от случая к случаю проявляется очень различно – при различной силе вызывающих его независимых стимулов, – так что вновь возникающая жесткая инстинктивная координация представляет собой лишь один часто встречающийся вариант. Этот вариант затем схематизируется – способом, весьма напоминающим возникновение символов в истории человеческой культуры. У кряквы первоначальное разнообразие направлений, в которых могли находиться супруг и противник, схематически сузилось таким образом, что первый должен стоять перед уткой, а второй за нею; из агрессивного «туда» к противнику и из мотивированного бегством «сюда» к супругу получается слитое в жесткую церемонию и весьма упорядоченное «туда-сюда», в котором эта упорядоченность, регулярность уже сама по себе усиливает выразительность движений. Вновь возникшее инстинктивное движение становится господствующим не сразу; поначалу оно всегда существует наряду с неритуализованным образцом и в первое время лишь слегка на него накладывается. Например, у огаря зачатки координации, заставляющей голову утки двигаться при натравливании назад через плечо, можно заметить лишь в том случае, если церемония выполняется «вхолостую», т. е. при отсутствии врага. В противном случае угрожающее движение обязательно направляется на него, за счет преобладания первичных направляющих механизмов.</p>
    <p>Процесс, только что описанный на примере натравливания кряквы, типичен для любой филогенетической ритуализации. Она всегда состоит в том, что возникают новые инстинктивные действия, форма которых копирует форму изменчивого поведения, вызванного несколькими стимулами.</p>
    <p>Для интересующихся наследственностью и происхождением видов здесь следует добавить, что описанный процесс является прямой противоположностью так называемой фенокопии. О фенокопии говорят тогда, когда внешние влияния, действующие на отдельную особь, порождают картину («фенотип»), аналогичную той, которая в других случаях определяется наследственными факторами, «копируют» эту картину. При ритуализации вновь возникающие наследственные механизмы непостижимым образом копируют формы поведения, которые прежде были фенотипически обусловлены совместным воздействием самых различных влияний внешнего мира. Тут хорошо подошел бы термин «генокопия»; в нашем юмористически окрашенном институтском жаргоне, для которого и специальные термины отнюдь не святыня, часто используется термин «попокения».</p>
    <p>На примере натравливания можно наглядно показать своеобразие возникновения ритуала. У нырков натравливание ритуализовано несколько иначе и более сложно.</p>
    <p>Например, у красноносого нырка не только движение угрозы в сторону врага, но и поворот к своему супругу в поисках защиты ритуален, т. е. закреплен инстинктивным движением, возникшим специально для этого. Утка этого вида периодически перемежает выбрасывание головы назад через плечо с подчеркнутым поворотом к своему супругу, причем она каждый раз поднимает и вновь опускает голову с поднятым клювом, что соответствует мимически утрированному движению бегства.</p>
    <p>У белоглазого нырка натравливающая самка угрожающе проплывает значительное расстояние в сторону противника, а затем возвращается к селезню, многократно поднимая клюв таким движением, которое в этом случае совсем или почти совсем не отличается от движения при взлете.</p>
    <p>Наконец, у гоголя натравливание стало почти совсем независимым от присутствия собрата по виду, который олицетворял бы собою врага. Утка плывет за своим селезнем и в правильном ритме производит размашистые движения шеей и головой, попеременно направо-назад и налево-назад; не зная эволюционных промежуточных ступеней, вряд ли можно в этом узнать движение угрозы.</p>
    <p>Насколько далеко отходит в процессе прогрессирующей ритуализации форма этих движений от формы их неритуализованных прообразов, настолько же меняется и их значение. У пеганки натравливание «еще» вполне аналогично обычной для этого вида угрозе, и его воздействие на селезня также лишь незначительно отличается от того, какое наблюдается у ненатравливающих видов уток и гусей, когда дружественный индивид нападает на чужого: селезень заражается яростью Своего и присоединяется к нападению на Чужого. У несколько более сильных и более драчливых огарей и особенно у египетских гусей действие натравливания уже во много раз сильнее. У этих птиц натравливание действительно заслуживает своего названия, потому что самцы у них реагируют, как свирепые псы, ожидающие лишь хозяйского слова, чтобы по этому вожделенному знаку дать волю своей ярости. У названных видов функция натравливания тесно связана с функцией защиты участка. Хейнрот обнаружил, что огари-самцы хорошо уживаются в общем загоне, если удалить оттуда всех самок.</p>
    <p>У настоящих уток и у нырков смысловое значение натравливания развивалось в прямо противоположном направлении. У первых крайне редко случается, чтобы селезень под влиянием натравливания самки действительно напал на указанного ею «врага», который здесь на самом деле нуждается в кавычках. У кряквы, например, натравливание означает просто-напросто брачное предложение; причем приглашение не к спариванию – специально для этого есть так называемое «покачивание», которое выглядит совершенно иначе, – а именно к длительному брачному сожительству. Если селезень расположен принять это предложение, то он поднимает клюв и, слегка отвернув голову от утки, очень быстро произносит «рэбрэб, рэбрэб!» или же, особенно на воде, отвечает совершенно определенной, столь же ритуализованной церемонией «прихлебывания и прихорашивания». И то и другое означает, что селезень кряквы сказал свое «Да» сватающейся к нему утке; при этом «рэбрэб» еще содержит какой-то след агрессивности, но отвод головы в сторону при поднятом клюве – это типичный жест умиротворения. При крайнем возбуждении селезня может случиться, что он и в самом деле слегка изобразит нападение на другого селезня, случайно оказавшегося поблизости. При второй церемонии («прихлебывание и прихорашивание») этого не происходит никогда. Натравливание с одной стороны и «прихлебывание с прихорашиванием» с другой – взаимно стимулируют друг друга; поэтому пара может продолжать их очень долго. Если даже ритуал «прихлебывания и прихорашивания» возник из жеста смущения, в формировании которого первоначально принимала участие и агрессия, – в ритуализованном движении, какое мы видим у речных уток, ее уже нет. У них церемония выполняет роль чисто умиротворяющего жеста. У красноносого нырка и у других нырков я вообще никогда не видел, чтобы натравливание утки побудило селезня к серьезному нападению.</p>
    <p>Таким образом, если у огарей и египетских гусей натравливание словесно звучало бы: «Гони этого типа! Уничтожь его! Бей! «, то у нырков оно означает, в сущности, всего лишь: «Я тебя люблю». У многих видов, стоящих где-то посередине между этими двумя крайностями, как, например, у свиязи или у кряквы, мы находим в качестве переходной ступени значение: «Ты мой герой, тебе я доверяюсь!» Разумеется, сообщение, заключенное в этом символе, меняется в зависимости от ситуации даже внутри одного и того же вида; но постепенное изменение смысла символа, несомненно, происходило в указанном направлении.</p>
    <p>Можно привести еще много аналогичных примеров.</p>
    <p>Скажем, у цихлид обычное плавательное движение превратилось в жест, подзывающий мальков, а в одном особом случае даже в обращенный к ним предупредительный сигнал; у кур кудахтанье при кормежке стало призывом, обращенным к петуху, превратившись в звуковой сигнал недвусмысленного сексуального содержания, и т. д. и т. д.</p>
    <p>Мне хотелось бы подробнее рассмотреть лишь один ряд последовательной дифференциации ритуализованных форм поведения, взятый из жизни насекомых. Я обращаюсь к этому случаю не только потому, что он, пожалуй, еще лучше, чем рассмотренные выше примеры, иллюстрирует параллели между филогенетическим возникновением церемоний такого рода и культурно-историческим процессом символизации, – но еще и потому, что в этом случае символ не ограничивается поведенческим актом, а приобретает материальную форму и превращается в фетиш, в самом буквальном смысле этого слова.</p>
    <p>У многих видов так называемых толкунчиков (немецкое название – «танцующие мухи»), стоящих близко к ктырям (немецкое название – «мухи-убийцы», «хищные мухи»), развился столь же красивый, сколь и целесообразный ритуал, состоящий в том, что самец непосредственно перед спариванием вручает своей избраннице пойманное им насекомое подходящих размеров. Пока она занята тем, что вкушает этот дар, он может ее оплодотворить без риска, что она съест его самого; а такая опасность у мухоядных мух несомненна, тем более что самки у них крупнее самцов. Без сомнения, именно эта опасность оказывала селекционное давление, в результате которого появилось столь примечательное поведение. Но эта церемония сохранилась и у такого вида, как северный толкунчик; а их самки, кроме этого свадебного пира, никогда больше мух не едят. У одного из североамериканских видов самцы ткут красивые белые шары, привлекающие самок оптически и содержащие по нескольку мелких насекомых, съедаемых самкой во время спаривания. Подобным же образом обстоит дело у мавританского толкунчика, у которого самцы ткут маленькие развевающиеся вуали, иногда – но не всегда – вплетая в них что-нибудь съедобное. У веселой альпийской мухипортного, больше всех других заслуживающей названия «танцующей мухи», самцы вообще никаких насекомых больше не ловят, а ткут маленькую, изумительно красивую вуаль, которую растягивают в полете между средними и задними лапками, и самки реагируют на вид этих вуалей.</p>
    <p>«Когда сотни этих крошечных шлейфоносцев носятся в воздухе искрящимся хороводом, их маленькие, примерно в 2 мм, шлейфики, опалово блестящие на солнце, являют собой изумительное зрелище» – так описывает Хеймонс коллективную брачную церемонию этих мух в новом издании Брэма.</p>
    <p>Говоря о натравливании у утиных самок, я постарался показать, что возникновение новой наследственной координации принимает весьма существенное участие в образовании нового ритуала, и что таким образом возникает автономная и весьма жестко закрепленная по форме последовательность движений, т. е. не что иное, как новое инстинктивное действие. Пример толкунчиков, танцевальные движения которых пока еще ждут более детального анализа, может быть, подходит для того, чтобы показать нам другую, столь же важную сторону ритуализации; а именно – вновь возникающую реакцию, которой животное отвечает на адресованное ему символическое сообщение сородича. У тех видов толкунчиков, у которых самки получают лишь символические шлейфы или шарики без съедобного содержимого, – они с очевидностью реагируют на эти фетиши ничуть не хуже или даже лучше, чем их прародительницы реагировали на сугубо материальные дары в виде съедобной добычи. Таким образом возникает не только несуществовавшее прежде инстинктивное действие с определенной функцией сообщения у одного из сородичей, у «действующего лица», но и врожденное понимание этого сообщения у другого, «воспринимающего лица». То, что нам, при поверхностном наблюдении, кажется единой «церемонией», зачастую состоит из целого ряда элементов поведения, взаимно вызывающих друг друга.</p>
    <p>Вновь возникшая моторика ритуализованных поведенческих актов носит характер вполне самостоятельного инстинктивного действия; так же и стимулирующая ситуация – которая в таких случаях в значительной степени определяется ответным поведением сородича – приобретает все свойства удовлетворяющей инстинкт конечной ситуации: к ней стремятся ради нее самой. Иными словами, последовательность действий, первоначально служившая каким-то другим, объективным и субъективным целям, становится самоцелью, как только превращается в автономный ритуал.</p>
    <p>Было бы совершенно неверно считать ритуализованные движения натравливания у кряквы или даже у нырка «выражением» любви или преданности самки ее супругу.</p>
    <p>Обособившееся инстинктивное действие – это не побочный продукт, не «эпифеномен» связи, соединяющей обоих животных; оно само и является этой связью. Постоянное повторение таких связывающих пару церемоний выразительно свидетельствует о силе автономного инстинкта, приводящего их в действие. Если птица теряет супруга, то теряет и единственный объект, на который может разряжать этот свой инстинкт; и способ, которым она ищет потерянного партнера, носит все признаки так называемого аппетентного, поискового поведения, т. е. неодолимого стремления вновь обрести ту спасительную внешнюю ситуацию, в которой может разрядиться накопившийся инстинкт.</p>
    <p>Здесь нужно подчеркнуть тот чрезвычайно важный факт, что в процессе эволюционной ритуализации всегда возникает новый и совершенно автономный инстинкт, который в принципе так же самостоятелен, как и любой из так называемых «основных» инстинктов – питание, размножение, бегство или агрессия. Как и любой из названных, вновь появившийся инстинкт имеет место и голос в (Великом Парламенте Инстинктов. И это опять-таки важно для нашей темы, потому что именно инстинкты, возникшие в процессе ритуализации, очень часто выступают в этом Парламенте против агрессии, направляют ее в безопасное русло и тормозят ее проявления, вредные для вида. В главе о личных привязанностях мы увидим, как выполняют эту чрезвычайно важную задачу ритуалы, возникшие как раз из переориентированных движений нападения.</p>
    <p>Ритуалы, возникающие в ходе истории человеческой культуры, не коренятся в наследственности, а передаются традицией, так что каждый индивид должен усвоить их заново путем обучения. Но, несмотря на это различие, параллели заходят так далеко, что можно с полным правом опускать здесь кавычки, как это и делал Хаксли. В то же время именно эти функциональные аналогии показывают, как с помощью совершенно различных механизмов Великие Конструкторы достигают почти одинаковых результатов.</p>
    <p>У животных нет символов, передаваемых по традиции из поколения в поколение. Вообще, если захотеть дать определение животного, которое отделяло бы его от человека, то именно здесь и следует провести границу. Впрочем, и у животных случается, что индивидуально приобретенный опыт передается от старших к молодым посредством обучения. Такая подлинная традиция существует лишь у тех форм животных, у которых высокая способность к обучению сочетается с высоким развитием общественной жизни. Явления такого рода доказаны, например, у галок, серых гусей и крыс. Однако эти передаваемые знания ограничиваются самыми простыми вещами, такими как знание маршрутов, определенных видов пищи или опасных врагов, а у крыс еще и знание опасности ядов.</p>
    <p>Необходимым общим элементом, который присутствует как в этих простых традициях у животных, так и в высочайших культурных традициях у человека, является привычка. Жестко закрепляя уже приобретенное, она играет такую же роль в становлении традиций, как наследственность в эволюционном возникновении ритуалов.</p>
    <p>Решающая роль привычки при простом обучении маршруту у птицы может дать результат, похожий на возникновение сложных культурных ритуалов у человека; насколько похожий – это я понял однажды из-за случая, которого не забуду никогда. В то время основным моим занятием было изучение молодой серой гусыни, которую я воспитывал, начиная с яйца, так что ей пришлось перенести на мою персону все поведение, какое в нормальных условиях относилось бы к ее родителям. Об этом замечательном процессе, который мы называем запечатленном, и о самой гусыне Мартине подробно рассказано в одной из моих прежних книг. Мартина в самом раннем детстве приобрела одну твердую привычку. Когда в недельном возрасте она была уже вполне в состоянии взбираться по лестнице, я попробовал не нести ее к себе в спальню на руках, как это бывало каждый вечер до того, а заманить, чтобы она шла сама. Серые гуси плохо реагируют на любое прикосновение, пугаются, так что по возможности лучше их от этого беречь. В холле нашего альтенбергского дома справа от центральной двери начинается лестница, ведущая на верхний этаж. Напротив двери – очень большое окно. И вот, когда Мартина, послушно следуя за мной по пятам, вошла в это помещение, – она испугалась непривычной обстановки и устремилась к свету, как это всегда делают испуганные птицы; иными словами, она прямо от двери побежала к окну, мимо меня, а я уже стоял на первой ступеньке лестницы. У окна она задержалась на пару секунд, пока не успокоилась, а затем снова пошла следом – ко мне на лестницу и за мной наверх. То же повторилось и на следующий вечер, но на этот раз ее путь к окну оказался несколько короче, и время, за которое она успокоилась, тоже заметно сократилось. В последующие дни этот процесс продолжался: полностью исчезла задержка у окна, а также и впечатление, что гусыня вообще чего-то пугается. Проход к окну все больше приобретал характер привычки, – и выглядело прямо-таки комично, когда Мартина решительным шагом подбегала к окну, там без задержки разворачивалась, так же решительно бежала назад к лестнице и принималась взбираться на нее. Привычный проход к окну становился все короче, а от поворота на 180o оставался поворот на все меньший угол. Прошел год – и от всего того пути остался лишь один прямой угол: вместо того чтобы прямо от двери подниматься на первую ступеньку лестницы у ее правого края, Мартина проходила вдоль ступеньки до левого края и там, резко повернув вправо, начинала подъем.</p>
    <p>В это время случилось, что однажды вечером я забыл впустить Мартину в дом и проводить ее в свою комнату; а когда наконец вспомнил о ней, наступили уже глубокие сумерки. Я заторопился к двери, и едва приоткрыл ее – гусыня в страхе и спешке протиснулась в дом через щель в двери, затем у меня между ногами и, против своего обыкновения, бросилась к лестнице впереди меня. А затем она сделала нечто такое, что тем более шло вразрез с ее привычкой: она уклонилась от своего обычного пути и выбрала кратчайший, т. е. взобралась на первую ступеньку с ближней, правой стороны и начала подниматься наверх, срезая закругление лестницы. Но тут произошло нечто поистине потрясающее: добравшись до пятой ступеньки, она вдруг остановилась, вытянула шею и расправила крылья для полета, как это делают дикие гуси при сильном испуге. Кроме того она издала предупреждающий крик и едва не взлетела. Затем, чуть помедлив, повернула назад, торопливо спустилась обратно вниз, очень старательно, словно выполняя чрезвычайно важную обязанность, пробежала свой давнишний дальний путь к самому окну и обратно, снова подошла к лестнице – на этот раз «по уставу», к самому левому краю, – и стала взбираться наверх. Добравшись снова до пятой ступеньки, она остановилась, огляделась, затем отряхнулась и произвела движение приветствия. Эти последние действия всегда наблюдаются у серых гусей, когда пережитый испуг уступает место успокоению. Я едва верил своим глазам. У меня не было никаких сомнений по поводу интерпретации этого происшествия: привычка превратилась в обычай, который гусыня не могла нарушить без страха.</p>
    <p>Описанное происшествие и его толкование, данное выше, многим могут показаться попросту комичными; но я смею заверить, что знатоку высших животных подобные случаи хорошо известны. Маргарет Альтман, которая в процессе наблюдения за оленями-вапити и лосями в течение многих месяцев шла по следам своих объектов со старой лошадью и еще более старым мулом, сделала чрезвычайно интересные наблюдения и над своими непарнокопытными сотрудниками. Стоило ей лишь несколько раз разбить лагерь на одном и том же месте – и оказалось совершенно невозможно провести через это место ее животных без того, чтобы хоть символически, короткой остановкой со снятием вьюков, разыграть разбивку и свертывание лагеря. Существует старая трагикомическая история о проповеднике из маленького городка на американском Западе, который, не зная того, купил лошадь, перед тем много лет принадлежавшую пьянице. Этот Россинант заставлял своего преподобного хозяина останавливаться перед каждым кабаком и заходить туда хотя бы на минуту. В результате он приобрел в своем приходе дурную славу и в конце концов на самом деле спился от отчаяния. Эта история всегда рассказывается лишь в качестве шутки, но она может быть вполне правдива, по крайней мере в том, что касается поведения лошади.</p>
    <cite>
     <p>Воспитателю, этнологу, психологу и психиатру такое поведение высших животных должно показаться очень знакомым. Каждый, кто имеет собственных детей – или хотя бы мало-мальски пригоден в качестве дядюшки, – знает по собственному опыту, с какой настойчивостью маленькие дети цепляются за каждую деталь привычного: например, как они впадают в настоящее отчаяние, если, рассказывая им сказку, хоть немного уклониться от однажды установленного текста. А кто способен к самонаблюдению, тот должен будет признаться себе, что и у взрослого цивилизованного человека привычка, раз уж она закрепилась, обладает большей властью, чем мы обычно сознаем. Однажды я внезапно осознал, что разъезжая по Вене в автомобиле, как правило использую разные пути для движения к какой-то цели и обратно от нее. Произошло это в то время, когда еще не было улиц с односторонним движением, вынуждающих ездить именно так. И вот я попытался победить в себе раба привычки и решил проехать «туда» по обычной обратной дороге, и наоборот. Поразительным результатом этого эксперимента стало несомненное чувство боязливого беспокойства, настолько неприятное, что назад я поехал уже по привычной дороге.</p>
    </cite>
    <p>Этнолог, услышав мой рассказ, сразу вспомнил бы о так называемом «магическом мышлении» многих первобытных народов, которое вполне еще живо и у цивилизованного человека. Оно заставляет большинство из нас прибегать к унизительному мелкому колдовству вроде «тьфу-тьфу-тьфу!» в качестве противоядия от «сглаза» или придерживаться старого обычая бросать через левое плечо три крупинки из просыпанной солонки и т. д., и т. п.</p>
    <p>Наконец, психиатру и психоаналитику описанное поведение животных напомнит навязчивую потребность повторения, которая обнаруживается при определенной форме невроза – «невроз навязчивых состояний» – и в более или менее мягких формах наблюдается у очень многих детей. Я отчетливо помню, как в детстве внушил себе, что будет ужасно, если я наступлю не на камень, а на промежуток между плитами мостовой перед Венской ратушей. Как раз такую детскую фантазию неподражаемо показал А. А. Милн в одном из своих стихотворений.</p>
    <p>Все эти явления тесно связаны одно с другим, потому что имеют общий корень в одном и том же механизме поведения, целесообразность которого для сохранения вида совершенно несомненна. Для существа, лишенного понимания причинных взаимосвязей, должно быть в высшей степени полезно придерживаться той линии поведения, которая уже – единожды или повторно – оказывалась безопасной и ведущей к цели. Если неизвестно, какие именно детали общей последовательности действий существенны для успеха и безопасности, то лучше всего с рабской точностью повторять ее целиком. Принцип «как бы чего не вышло» совершенно ясно выражается в уже упомянутых суевериях: забыв произнести заклинание, люди испытывают страх.</p>
    <p>Даже когда человек знает о чисто случайном возникновении какой-либо привычки и прекрасно понимает, что ее нарушение не представляет ровно никакой опасности – как в примере с моими автомобильными маршрутами, – возбуждение, бесспорно связанное со страхом, вынуждает все-таки придерживаться ее, и мало-помалу отшлифованное таким образом поведение превращается в «любимую» привычку. До сих пор, как мы видим, у животных и у человека все обстоит совершенно одинаково. Но когда человек уже не сам приобретает привычку, а получает ее от своих родителей, от своей культуры, – здесь начинает звучать новая и важная нота. Во-первых, теперь он уже не знает, какие причины привели к появлению данных правил; благочестивый еврей или мусульманин испытывают отвращение к свинине, не имея понятия, что его законодатель ввел на нее суровый запрет из-за опасности трихинеллеза. А во-вторых, удаленность во времени и обаяние мифа придают фигуре Отца-Законодателя такое величие, что все его предписания кажутся божественными, а их нарушение превращается в грех.</p>
    <p>В культуре североамериканских индейцев возникла прекрасная церемония умиротворения, которая увлекла мою фантазию, когда я еще сам играл в индейцев: курение калюмета, трубки мира. Впоследствии, когда я больше узнал об эволюционном возникновении врожденных ритуалов, об их значении для торможения агрессии и, главное, о поразительных аналогиях между филогенетическим и культурным возникновением символов, у меня однажды, словно живая, вдруг возникла перед глазами сцена, которая должна была произойти, когда впервые два индейца стали из врагов друзьями из-за того, что вместе раскурили трубку.</p>
    <p>Пятнистый Волк и Крапчатый Орел, боевые вожди двух соседних племен сиу, оба старые и опытные воины, слегка уставшие убивать, решили предпринять малоупотребительную до этого попытку: они хотят попробовать договориться о правах охоты на вот этом острове, что омывается маленькой Бобровой речкой, разделяющей охотничьи угодья их племен, вместо того чтобы сразу браться за томагавки. Это предприятие с самого начала несколько тягостно, поскольку можно опасаться, что готовность к переговорам будет расценена как трусость. Потому, когда они наконец встречаются, оставив позади свою свиту и оружие, – оба они чрезвычайно смущены; но ни один не смеет признаться в этом даже себе, а уж тем более другому. И вот они идут друг другу навстречу с подчеркнуто гордой, даже вызывающей осанкой, сурово смотрят друг на друга, усаживаются со всем возможным достоинством… А потом, в течение долгого времени, ничего не происходит, ровно ничего. Кто когда-нибудь вел переговоры с австрийским или баварским крестьянином о покупке или обмене земли или о другом подобном деле, тот знает: кто первым заговорил о предмете, ради которого происходит встреча, – тот уже наполовину проиграл. У индейцев должно быть так же; и трудно сказать, как долго те двое просидели так друг против друга.</p>
    <p>Но если сидишь и не смеешь даже шевельнуть лицевым мускулом, чтобы не выдать своего волнения; если охотно сделал бы что-нибудь – много чего сделал бы! – но веские причины не допускают этих действий; короче говоря, в конфликтной ситуации часто большим облегчением бывает сделать что-то третье, что-то нейтральное, что не имеет ничего общего ни с одним из противоположных мотивов, а кроме того позволяет еще и показать свое равнодушие к ним обоим. В науке это называется смещенным действием, а в обиходном языке – жестом смущения. Все курильщики, кого я знаю, в случае внутреннего конфликта делают одно и то же: лезут в карман и закуривают свою трубку или сигарету. Могло ли быть иначе у того народа, который первым открыл табак, у которого мы научились курить?</p>
    <p>Вот так Пятнистый Волк – или, быть может, то был Крапчатый Орел – раскурил тогда свою трубку, которая в тот раз вовсе не была еще трубкой мира, и другой индеец сделал то же самое.</p>
    <p>Кому он не знаком, этот божественный, расслабляющий катарсис курения? Оба вождя стали спокойнее, увереннее в себе, и эта разрядка привела к полному успеху переговоров. Быть может, уже при следующей встрече один из индейцев тотчас же раскурил свою трубку; быть может, когда-то позже один из них оказался без трубки, и другой – уже более расположенный к нему – предложил свою, покурить вместе… А может быть, понадобилось бесчисленное повторение подобных происшествий, чтобы до общего сознания постепенно дошло, что индеец, курящий трубку, с гораздо большей вероятностью готов к соглашению, чем индеец без трубки. Возможно, прошли сотни лет, прежде чем символика совместного курения однозначно и надежно обозначила мир. Несомненно одно: то, что вначале было лишь жестом смущения, на протяжении поколений закрепилось в качестве ритуала, который связывал каждого индейца как закон. После совместно выкуренной трубки нападение становилось для него совершенно невозможным – в сущности, из-за тех же непреодолимых внутренних препятствий, которые заставляли лошадей Маргарет Альтман останавливаться на привычном месте бивака, а Мартину – бежать к окну.</p>
    <p>Однако, выдвигая на первый план вынуждающее или запрещающее действие культурно-исторически возникших ритуалов, мы допустили бы чрезвычайную односторонность и даже проглядели бы существо дела. Хотя ритуал предписывается и освящается надличностным законом, обусловленным традицией и культурой, – он неизменно сохраняет характер любимой привычки; более того, его любят гораздо сильнее, в нем ощущают потребность еще большую, нежели в привычке, возникшей в течение лишь одной индивидуальной жизни. Именно в этой любви сокрыт смысл торжественности ритуальных движений и внешнего великолепия церемоний каждой культуры. Когда иконоборцы считают пышность ритуала не только несущественной, но даже вредной формальностью, отвлекающей от внутреннего углубления в Сущность, – они ошибаются. Одна из важнейших, если не самая важная функция, какую выполняют и культурно – и эволюционно возникшие ритуалы, состоит в том, что и те и другие действуют как самостоятельные, активные стимулы социального поведения. Если мы откровенно радуемся пестрым атрибутам какого-нибудь старого обычая – например, украшая рождественскую елку и зажигая на ней свечи, – это значит, что традицию мы любим. Но от теплоты этого чувства зависит наша верность некоему символу и всему тому, что он представляет. Эта теплота чувства и придает для нас ценность плодам нашей культуры.</p>
    <p>Собственная жизнь этой культуры, создание какой-то общности, стоящей над отдельной личностью и более продолжительной, чем жизнь отдельного человека, – одним словом, все, что составляет подлинную человечность, основано именно на обособлении ритуала, превращающем его в автономный мотив человеческого поведения.</p>
    <p>Образование ритуалов посредством традиций безусловно стояло у истоков человеческой культуры, так же как перед тем, на гораздо более низком уровне, филогенетическое образование ритуалов стояло у зарождения социальной жизни высших животных. Аналогии между этими ритуалами, которые мы обобщенно подчеркиваем, легко понять из требований, предъявляемых к ритуалам их общей функцией.</p>
    <p>В обоих случаях какое-то действие, посредством которого вид или культурное сообщество преодолевает какието внешние обстоятельства, приобретает совершенно новую функцию – функцию сообщения. Первоначальное назначение таких действий может сохраняться и в дальнейшем, но часто оно отходит все дальше на задний план и в конечном итоге может исчезнуть совсем, так что происходит типичная смена функции. Из этого сообщения в свою очередь могут произойти две одинаково важных функции, каждая из которых в известной степени является и коммуникативной. Первая – это направление агрессии в безопасное русло; вторая – построение прочного союза, удерживающего вместе двух или большее число собратьев по виду. В обоих случаях селекционное давление новой функции производит аналогичные изменения формы первоначального, неритуализованного действия. Сведение множества разнообразных возможностей поведения к одному-единственному, жестко закрепленному действию, несомненно, уменьшает опасность двусмысленности сообщения. Та же цель может быть достигнута строгой фиксацией частоты и амплитуды определенной последовательности движений. Десмонд Моррис обнаружил это явление и назвал его «типичной интенсивностью» движения, служащего сигналом. Жесты ухаживания или угрозы у животных дают множество примеров этой «типичной интенсивности»; столь же много таких примеров и в человеческих церемониях культурно-исторического происхождения. Ректор и деканы входят в актовый зал университета размеренным шагом; пение католических священников во время мессы в точности регламентировано литургическими правилами и по высоте, и по ритму, и по громкости. Сверх того, многократное повторение сообщения усиливает его однозначность; ритмическое повторение какого-либо движения характерно для многих ритуалов, как инстинктивных, так и культурного происхождения. Информативная ценность ритуализованных движений в обоих случаях еще усиливается утрированием всех тех элементов, которые уже в неритуализованной исходной форме передавали адресату оптический или акустический сигнал, в то время как другие элементы – механические – редуцируются либо вовсе исключаются.</p>
    <p>Это «мимическое преувеличение» может вылиться в церемонию, на самом деле очень родственную символу, которая производит театральный эффект, впервые подмеченный Джулианом Хаксли при наблюдении чомги. Богатство форм и красок, развитых для выполнения этой специальной функции, сопутствует как филогенетическому, так и культурно-историческому возникновению ритуалов. Изумительные формы и краски сиамских бойцовых рыбок, оперение райских птиц, поразительная расцветка мандрилов спереди и сзади – все это возникло для того, чтобы усиливать действие определенных ритуализованных движений. Вряд ли можно сомневаться в том, что все человеческое искусство первоначально развивалось на службе ритуала и что автономное искусство – «Искусство для искусства» – появилось лишь на следующем этапе культурного развития.</p>
    <p>Непосредственная причина всех изменений, за счет которых ритуалы, возникшие филогенетически и культурноисторически, стали так похожи друг на друга, – это, безусловно, селекционное давление, формирующее сигнал: необходимо, чтобы посылаемые сигналы соответствовали ограниченным способностям восприятия у того адресата, который должен избирательно реагировать на эти сигналы, иначе система не будет работать. А сконструировать приемник, избирательно реагирующий на сигнал, тем проще, чем проще (а значит, однозначнее) сами сигналы. Разумеется, передатчик и приемник оказывают друг на друга селекционное давление, влияющее на их развитие, и таким образом – во взаимном приспособлении – оба могут стать в высшей степени специализированными.</p>
    <p>Многие инстинктивные ритуалы, многие культурные церемонии, даже слова всех человеческих языков обязаны своей нынешней формой этому процессу взаимного приспособления передатчика и приемника; тот и другой являются партнерами в исторически развивавшейся системе связи. В таких случаях часто бывает невозможно проследить возникновение ритуала, обнаружить его неритуализованный прототип, потому что форма его изменилась до неузнаваемости. Но если переходные ступени линии развития можно изучить у других, ныне живущих видов – или в других, ныне существующих культурах, – такое сравнительное исследование может позволить пройти назад по той тропе, вдоль которой шла в своем развитии нынешняя форма какой-нибудь причудливой и сложной церемонии. Именно это и придает сравнительным исследованиям такую привлекательность.</p>
    <p>Как при филогенетической, так и при культурной ритуализации вновь развивающийся шаблон поведения приобретает самостоятельность совершенно особого рода.</p>
    <p>И инстинктивные, и культурные ритуалы становятся автономными мотивациями поведения, потому что сами они превращаются в новую цель, достижение которой становится насущной потребностью организма. Самая сущность ритуала как носителя независимых мотивирующих факторов ведет к тому, что он перерастает свою первоначальную функцию коммуникации и приобретает способность выполнять две новые, столь же важные задачи; а именно – сдерживание агрессии и формирование связей между особями одного и того же вида. Мы уже видели, каким образом церемония может превратиться в прочный союз, соединяющий определенных индивидов; в 11-й главе я подробно покажу, как церемония, сдерживающая агрессию, может развиться в фактор, определяющий все социальное поведение, который в своих внешних проявлениях сравним с человеческой любовью и дружбой.</p>
    <p>Два шага развития, ведущие в ходе культурной ритуализации от взаимопонимания к сдерживанию агрессии – а оттуда дальше к образованию личных связей, – безусловно аналогичны тем, какие наблюдаются в эволюции инстинктивных ритуалов, показанной в 11-й главе на примере триумфального крика гусей. Тройная функция – запрет борьбы между членами группы, удержание их в замкнутом сообществе и отграничение этого сообщества от других подобных групп – настолько явно проявляется и в ритуалах культурного происхождения, что эта аналогия наталкивает на ряд важных соображений.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_004.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Существование любой группы людей, превосходящей по своим размерам такое сообщество, члены которого могут быть связаны личной любовью и дружбой, основывается на этих трех функциях культурно-ритуализованного поведения. Общественное поведение людей пронизано культурной ритуализацией до такой степени, что именно из-за ее вездесущности это почти не доходит до нашего сознания. Если захотеть привести пример заведомо неритуализованного поведения человека, то придется обратиться к таким действиям, которые открыто не производятся, как неприкрытая зевота или потягивание, ковыряние в носу или почесывание в неудобоназываемых частях тела.</p>
    <p>Все, что называется манерами, разумеется, жестко закреплено культурной ритуализацией. «Хорошие» манеры – по определению – это те, которые характеризуют собственную группу; мы постоянно руководствуемся их требованиями, они становятся нашей второй натурой. В повседневной жизни мы не осознаем, что их назначение состоит в торможении агрессии и в создании социального союза. Между тем, именно они и создают «групповую общность», как это называется у социологов.</p>
    <p>Функция манер как средства постоянного взаимного умиротворения членов группы становится ясной сразу же, когда мы наблюдаем последствия выпадения этой функции. Я имею в виду не грубое нарушение обычаев, а всего лишь отсутствие таких маленьких проявлений учтивости, как взгляды или жесты, которыми человек обычно реагирует, например, на присутствие своего ближнего, входя в какое-то помещение. Если кто-то считает себя обиженным членами своей группы и входит в комнату, в которой они находятся, не исполнив этого маленького ритуала учтивости, а ведет себя так, словно там никого нет, – такое поведение вызывает раздражение и враждебность точно так же, как и открыто агрессивное поведение. Фактически, такое умышленное подавление нормальной церемонии умиротворения на самом деле равнозначно открытому агрессивному поведению.</p>
    <p>Любое отклонение от форм общения, характерных для определенной группы, вызывает агрессию, и потому члены такой группы оказываются вынуждены точно выполнять все нормы социального поведения. С нонконформистом обращаются так же скверно, как с чужаком; в простых группах, примером которых может служить школьный класс или небольшое воинское подразделение, его самым жестоким образом выживают. Каждый университетский преподаватель, имевший детей и работавший в разных частях страны, мог наблюдать, с какой невероятной быстротой ребенок усваивает местный диалект, чтобы школьные товарищи не отвергли его. Однако дома родной диалект сохраняется. Характерно, что такого ребенка очень трудно побудить заговорить на чужом языке (выученном в школе) в домашнем кругу, разве что попросить его прочесть наизусть стихи. Я подозреваю, что негласная принадлежность к какой-то другой группе, кроме семьи, ощущается маленькими детьми как предательство.</p>
    <p>Развившиеся в культуре социальные нормы и ритуалы так же характерны для малых и больших человеческих групп, как врожденные признаки, приобретенные в процессе филогенеза, характерны для подвидов, видов, родов и более крупных таксономических единиц. Историю их развития можно реконструировать методами сравнительного анализа. Их взаимные различия, возникшие в ходе исторического развития, создают границы между разными культурными сообществами, подобно тому как дивергенция признаков создает границы между видами. Поэтому Эрик Эриксон имел все основания назвать этот процесс «псевдовидообразованием».</p>
    <p>Хотя это псевдообразование происходит несравненно быстрее, чем филогенетическое обособление видов, но и на него требуется время. Начала такого процесса в миниатюре – возникновение в группе какого-то обычая и дискриминацию непосвященных – можно увидеть в любой группе детей; но чтобы придать каким-либо групповым социальным нормам и ритуалам прочность и нерушимость, необходимо, по-видимому, их непрерывное существование в течение по крайней мере нескольких поколений. Поэтому наименьший культурный псевдовид, какой я могу себе представить, – это содружество бывших учеников какойнибудь школы, имеющей сложившиеся традиции; просто поразительно, как такая группа людей сохраняет свой характер псевдовида в течение долгих и долгих лет. Часто высмеиваемая в наши дни «старая школьная дружба» – это нечто весьма реальное. Когда я встречаю человека с «аристократическим» носовым прононсом, – ученика бывшей Шотландской гимназии, – я невольно чувствую тягу к нему, я склонен ему доверять и веду себя с ним заметно любезнее, чем с совершенно посторонним человеком.</p>
    <p>Важная функция вежливых манер особенно хорошо поддается изучению при социальных контактах между различными группами и подгруппами человеческих культур.</p>
    <p>Значительная часть привычек, определяемых хорошими манерами, представляет собой ритуализованное в культуре утрирование жестов покорности, большинство из которых, вероятно, восходит к филогенетически ритуализованному поведению, имевшему тот же смысл. Местные понятия о хороших манерах в различных культурных подгруппах требуют количественно различного подчеркивания этих выразительных движений. Хорошим примером может послужить жест, обозначающий внимание к собеседнику, который состоит в том, что слушатель вытягивает шею и одновременно поварачивает голову, подчеркнуто «подставляя ухо» говорящему. Это движение выражает готовность внимательно слушать и, в случае надобности, повиноваться. В учтивых манерах некоторых азиатских культур этот жест очень сильно утрирован; в Австрии это один из самых распространенных жестов вежливости, особенно у женщин из хороших семей, в других же центральноевропейских странах он, по-видимому, распространен меньше. В некоторых областях северной Германии он сведен к минимуму или вовсе отсутствует; в здешней культуре считается корректным и учтивым, чтобы слушатель держал голову ровно и смотрел говорящему прямо в лицо, как это требуется от солдата, получающего приказ. Когда я приехал из Вены в Кенигсберг, – а между этими городами разница, о которой идет речь, особенно велика, – прошло довольно много времени, прежде чем я привык к жесту вежливого внимания, принятому у восточнопрусских дам. Я ожидал от женщины, с которой разговаривал, что она хоть слегка отклонит голову, и потому – когда она сидела очень прямо и смотрела мне прямо в лицо – не мог отделаться от мысли, что говорю что-то неподобающее.</p>
    <p>Разумеется, значение таких жестов учтивости определяется исключительно соглашением между передатчиком и приемником в одной и той же системе связи. При общении культур, в которых эти соглашения различны, неизбежно возникают недоразумения.</p>
    <p>Если измерять жест японца, «подставляющего ухо», восточнопрусским масштабом, то его можно расценить как проявление жалкого раболепия; на японца же вежлиое внимание прусской дамы произведет впечатление непримиримой враждебности.</p>
    <p>Даже очень небольшие различия в соглашениях этого рода могут вызывать неправильное истолкование культурно-ритуализованных выразительных движений. Англичане или немцы часто считают южан «ненадежными» только потому, что истолковывают их утрированные жесты дружелюбия в соответствии со своим собственным соглашением и ожидают от них гораздо большего, чем стояло за этими жестами в действительности. Непопулярность северных немцев, особенно из Пруссии, в южных странах часто бывает основана на обратном недоразумении. В хорошем американском обществе я наверняка часто казался грубым просто потому, что мне бывало трудно улыбаться так часто, как это предписывают американские манеры.</p>
    <p>Несомненно, что эти мелкие недоразумения весьма способствуют взаимной неприязни разных культурных групп. Человек, неправильно понявший – как это описано выше – социальные жесты представителей другой культуры, чувствует себя предательски обманутым и оскорбленным. Уже простая неспособность понять выразительные жесты и ритуалы другой культуры возбуждает такое недоверие и страх, что это легко может привести к открытой агрессии.</p>
    <p>От незначительных особенностей языка или поведения, объединяющих самые малые сообщества, идет непрерывная гамма переходов к весьма сложным, сознательно выполняемым и воспринимаемым в качестве символов социальным нормам и ритуалам, которые связывают крупнейшие социальные сообщества людей – нации, культуры, религии или политические идеологии. В принципе вполне возможно исследовать эти системы сравнительным методом, иными словами – изучить законы этого псевдовидообразования, хотя такая задача наверняка оказалась бы сложнее, чем исследование возникновения видов, поскольку часто пришлось бы сталкиваться с взаимным наложением разных понятий группы, как, например, национальное и религиозное сообщества.</p>
    <p>Я уже подчеркивал, что каждая ритуализованная норма социального поведения приобретает движущую силу за счет эмоциональной подоплеки. Эрик Эриксон недавно показал, что привычка к различению добра и зла начинается в раннем детстве и продолжает развиваться до самой зрелости человека. В принципе нет никакой разницы между упорством в соблюдении правил опрятности, внушенных нам в раннем детстве, и верностью национальным или политическим традициям, нормам и ритуалам, в соответствии с которыми нас формировала дальнейшая жизнь. Жесткость традиционного ритуала и настойчивость, с которой мы его придерживаемся, существенны для выполнения его необходимой функции. Но в то же время он, как и сравнимые с ним жестко закрепленные инстинктивные акты социального поведения, требует контроля со стороны нашей разумной, ответственной морали.</p>
    <p>Правильно и закономерно, что мы считаем «хорошими» те обычаи, которым научили нас родители; что мы свято храним социальные ритуалы, переданные нам традицией нашей культуры. Но мы должны, со всей силой своего ответственного разума, подавлять нашу естественную склонность относиться к социальным нормам и ритуалам других культур как к неполноценным. Темная сторона псевдовидообразования состоит в том, что оно подвергает нас опасности не считать людьми представителей других псевдовидов. Очевидно, именно это и происходит у многих первобытных племен, в языках которых название собственного племени синонимично слову «люди». Когда они съедают убитых воинов враждебного племени, то, с их точки зрения, это вовсе не людоедство.</p>
    <p>Моральные выводы из естественной истории псевдовидообразования состоят в том, что мы должны научиться терпимости к другим культурам, должны отбросить свою культурную или национальную спесь – и уяснить себе, что социальные нормы и ритуалы других культур, которым их представители хранят такую же верность, как мы своим, с тем же правом могут уважаться и считаться священными. Без терпимости, вытекающей из этого осознания, человеку слишком легко увидеть воплощение зла в том, что для его соседа является наивысшей святыней. Как раз нерушимость социальных норм и ритуалов, в которой состоит их величайшая ценность, может привести к самой ужасной из войн, к религиозной войне. И именно она грозит нам сегодня!</p>
    <p>Здесь снова возникает опасность, что меня неверно поймут, как это часто бывает, когда я обсуждаю человеческое поведение с точки зрения естествознания. Я на самом деле сказал, что человеческая верность всем традиционным обычаям обусловлена попросту привычкой и животным страхом ее нарушить; далее я подчеркнул, что все человеческие ритуалы возникли естественным путем, в значительной степени аналогичным эволюции социальных инстинктов у животных и у человека. Более того, я даже четко пояснил, что все унаследованное человеком из традиции и свято чтимое – не является абсолютной этической нормой, а освящено лишь в рамках определенной культуры. Но все это никоим образом не отрицает важность и необходимость той твердой верности, с которой любой порядочный человек хранит унаследованные обычаи своей культуры.</p>
    <p>Так не будем же глумиться над рабом привычки, сидящим в человеке, который возбудил в нем привязанность к ритуалу и заставляет держаться за этот ритуал с упорством, достойным, казалось бы, лучшего применения. Мало вещей более достойных! Если бы Привычное не закреплялось и не обособлялось, как описано выше, если бы оно не превращалось в священную самоцель – не было бы ни достоверного сообщения, ни надежного взаимопонимания, ни верности, ни закона. Клятвы никого не связывают и договоры ничего не стоят, если у партнеров, заключающих договор, нет общей основы – нерушимых, превратившихся в обряды обычаев, нарушение которых вызывает у них тот самый уничтожающий страх, что охватил мою маленькую Мартину на пятой ступеньке нашей лестницы в холле.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 6</p>
     <p>Великий парламент инстинктов</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Как все в единство сплетено,</v>
       <v>Одно в другом воплощено!</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Гете</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>Как мы видели в предыдущей главе, эволюционный процесс ритуализации всегда создает новый, автономный инстинкт, который вторгается в общую систему всех остальных инстинктивных побуждений в качестве независимой силы. Его действие, которое, как мы знаем, первоначально всегда состоит в передаче сообщения – в «коммуникации», – может блокировать пагубные последствия агрессии уже тем, что делает возможным взаимопонимание сородичей. Не только у людей ссоры часто возникают из-за того, что один ошибочно полагает, будто другой хочет причинить ему зло. Уже в этом состоит чрезвычайная важность ритуала для нашей темы. Но кроме того – как это станет еще яснее на примере триумфального крика гусей, – новый инстинкт в качестве самостоятельного побуждения может приобрести такую мощь, что оказывается в состоянии успешно выступать против агрессии в Великом Парламенте Инстинктов. Чтобы объяснить, как действует ритуал, блокируя агрессию, но не ослабляя ее по существу и не мешая ей способствовать сохранению вида – о чем мы говорили в третьей главе, – необходимо сказать кое-что о системе взаимодействий инстинктов вообще. Эта система напоминает парламент тем, что представляет собой более или менее целостную систему взаимодействий между множеством независимых переменных, а также и тем, что ее истинно демократическая процедура произошла из исторического опыта – и хотя не всегда приводит к полной гармонии, но создает, по крайней мере, терпимые компромиссы между различными интересами.</p>
    <p>Что же такое «отдельный» инстинкт? К названиям, которые часто употребляются и в обыденной речи для обозначения различных инстинктивных побуждений, прилипло вредное наследие «финалистического» мышления.</p>
    <p>Финалист – в худом значении этого слова – это человек, который путает вопрос «почему?» с вопросом «зачем? «, и в результате полагает, будто, указав значение какой-либо функции для сохранения вида, он уже решил проблему ее причинного возникновения. Легко и заманчиво постулировать наличие особого побуждения, или инстинкта, для любой функции, которую легко определить и важность которой для сохранения вида совершенно ясна, как, скажем, питание, размножение или бегство. Как привычен оборот «инстинкт размножения»! Только не надо себя уговаривать – как, к сожалению, делают многие исследователи, – будто эти слова объясняют соответствующее явление. Понятия, соответствующие таким определениям, ничуть не лучше понятий «флогистона» или «боязни пустоты» («horior vacui»), которые лишь называют явления, но «лживо притворяются, будто содержат их объяснение», как сурово сказал Джон Дьюи. Поскольку мы в этой книге стремимся найти причинные объяснения нарушениям функции одного из инстинктов – инстинкта агрессии, – мы не можем ограничиться желанием выяснить лишь «зачем» нужен этот инстинкт, как это было в третьей главе.</p>
    <p>Нам необходимо понять его нормальные причины, чтобы разобраться в причинах его нарушений и, по возможности, научиться устранять эти нарушения.</p>
    <p>Активность организма, которую можно назвать по ее функции – питание, размножение или даже самосохранение, – конечно же, никогда не бывает результатом лишь одной-единственной причины или одного-единственного побуждения. Поэтому ценность таких понятий, как «инстинкт размножения» или «инстинкт самосохранения», столь же ничтожна, сколько ничтожна была бы ценность понятия некоей особой «автомобильной силы», которое я мог бы с таким же правом ввести для объяснения того факта, что моя старая добрая машина все еще ездит. Но кто платит за ремонты, в результате которых это возможно, – тому и в голову не придет поверить в эту мистическую силу: тут дело в ремонтах! Кто знаком с патологическими нарушениями врожденных механизмов поведения – эти механизмы мы и называем инстинктами, – тот никогда не подумает, будто животными, и даже людьми, руководят какие-то направляющие факторы, которые постижимы лишь с точки зрения конечного результата, а причинному объяснению не поддаются и не нуждаются в нем.</p>
    <p>Поведение, единое с точки зрения функции – например, питание или размножение, – всегда бывает обусловлено очень сложным взаимодействием очень многих физиологических причин. Изменчивость и Отбор, конструкторы эволюции, это взаимодействие «изобрели» и основательно испытали его. Иногда все физиологические причины в нем способны взаимно уравновешиваться; иногда одна из них влияет на другую в большей мере, нежели подвержена обратному влиянию с ее стороны; некоторые из них сравнительно независимы от общей системы взаимодействий и влияют на нее сильнее, нежели она на них. Хорошим примером таких элементов, относительно независимых от целого, являются кости скелета.</p>
    <p>В сфере поведения наследственные координации, или инстинктивные действия, являются элементами, явно независимыми от целого. Будучи столь же неизменными по форме, как крепчайшие кости скелета, каждое из них имеет свою особенную власть над всем организмом. Каждое – как мы уже знаем – энергично требует слова, если ему пришлось долго молчать, и вынуждает животное или человека активно искать такую ситуацию, которая стимулирует и заставляет произвести именно это инстинктивное действие, а не какое-либо иное. Поэтому было бы большой ошибкой полагать, будто всякое инстинктивное действие, видосохраняющая функция которого служит, например, добыванию пищи, непременно должно быть обусловлено голодом. Мы знаем по своим собакам, что они с величайшим азартом вынюхивают, рыщут, гоняют, хватают и рвут, когда вовсе не голодны; каждому любителю собак известно, что азартного пса-охотника нельзя, к сожалению, отучить от его страсти никакой кормежкой. То же справедливо в отношении инстинктивных действий захвата добычи у кошек, в отношении известных «промеров» у скворцов, которые выполняются почти беспрерывно и совершенно независимо от того, насколько скворец голоден, – короче, в отношении всех малых служителей сохранения вида, будь то бег, полет, укус, удар, умывание, рытье и т. п. Каждая наследственная координация обладает своей собственной спонтанностью и вызывает свое собственное поисковое поведение. Значит, эти малые частные побуждения совершенно независимы друг от друга? И составляют мозаику, функциональная целостность которой возникает лишь в ходе эволюции? В некоторых крайних случаях это может быть действительно так; еще недавно такие особые случаи считались общим правилом. В героические времена сравнительной этологии так и считалось, что лишь одно побуждение всегда овладевает животным полностью и безраздельно. Джулиан Хаксли использовал красивое и меткое сравнение, которое я уже много лет цитирую в своих лекциях: он сказал, что человек или животное – это корабль, которым командует множество капитанов. У человека все эти командиры могут находиться на капитанском мостике одновременно, и каждый волен высказывать свое мнение; иногда они приходят к разумному компромиссу, который предлагает лучшее решение проблемы, нежели единичное мнение умнейшего из них; но иногда им не удается прийти к соглашению, и тогда корабль остается без всякого разумного руководства. У животных, напротив, капитаны придерживаются уговора, что в любой момент лишь один из них имеет право быть на мостике, так что каждый должен уходить, как только наверх поднялся другой. Последнее сравнение подкупающе точно описывает некоторые случаи поведения животных в конфликтных ситуациях, и потому мы тогда проглядели тот факт, что это лишь достаточно редкие особые случаи. Кроме того, простейшая форма взаимодействия между двумя соперничающими побуждениями проявляется именно в том, что одно из них попросту подавляется или выключается другим; так что было вполне закономерно и правильно для начала придерживаться простейших явлений, легче всего поддающихся анализу, хотя и не самых распространенных.</p>
    <p>В действительности между двумя побуждениями, способными меняться независимо друг от друга, могут возникать любые мыслимые взаимодействия. Одно из них может односторонне поддерживать и усиливать другое; оба могут взаимно поддерживать друг друга; могут, не вступая в какое-либо взаимодействие, суммироваться в одном и том же поведенческом акте и, наконец, могут взаимно затормаживать друг друга. Кроме множества других взаимодействий, одно перечисление которых увело бы нас слишком далеко, существует, наконец, и тот редкий особый случай, когда слабейшее на данный момент из двух побуждений выключается более сильным, как в триггере, работающем по принципу Все-или-Ничего. Лишь один этот случай соответствует сравнению Хаксли, и лишь об одном-единственном побуждении можно сказать, что оно, как правило, подавляет все остальные, – о побуждении к бегству. Но даже и этот инстинкт достаточно часто находит себе хозяина.</p>
    <p>Обычные, частые, многократно используемые «дешевые» инстинктивные действия, которые я выше назвал «малыми служителями сохранения вида», часто находятся в распоряжении нескольких «больших» инстинктов. Прежде всего действия перемещения – бег, полет, плавание и т. д., – но также и другие действия, когда животное клюет, грызет, хватает и т. п., – могут служить и питанию, и размножению, и бегству, и агрессии, которые мы здесь назовем «большими» инстинктами. Поскольку они, таким образом, служат как бы инструментами различных систем высшего порядка и подчиняются им – прежде всего вышеупомянутой «большой четверке» – как источникам мотивации, я назвал их в другой работе инструментальными действиями. Однако это вовсе не означает, что такие действия лишены собственной спонтанности. Как раз наоборот, в соответствии с широко распространенным принципом естественной экономии необходимо, чтобы, скажем, у волка или у собаки спонтанное возникновение элементарных побуждений – вынюхивать, рыскать, гнать, хватать, рвать – было настроено приблизительно на те требования, какие предъявляет к ним голод (в естественных условиях). Если исключить голод в качестве побуждения – с помощью очень простой меры, постоянно наполняя кормушку самой лакомой едой, – то сразу выясняется, что животное нюхает, ищет след, бегает и гоняет почти так же, как и в том случае, когда вся эта деятельность необходима для удовлетворения потребности в пище. Но если собака очень голодна – она делает все это измеримо активнее. Таким образом, хотя вышеназванные инструментальные инстинкты имеют свою собственную спонтанность, но голод побуждает их к еще большей активности, чем они проявили бы сами по себе.</p>
    <p>Именно так: побуждение может быть побуждаемо!</p>
    <p>Такая подверженность спонтанных функций стимулам, идущим откуда-то со стороны, – это в физиологии вовсе не исключение и не новость. Инстинктивное действие является реакцией – в тех случаях, когда оно следует в ответ на стимул какого-то внешнего раздражения или какого-то другого побуждения. Лишь при отсутствии таких стимулов оно проявляет собственную спонтанность.</p>
    <p>Аналогичное явление уже давно известно для возбуждающих центров сердца. Сердечное сокращение в норме вызывается ритмичными автоматическими импульсами, которые вырабатывает так называемый синусно-предсердный узел – орган, состоящий из высокоспециализированной мышечной ткани и расположенный у входа кровотока в предсердие. Чуть дальше по ходу кровотока, у перехода в желудочек, находится второй подобный орган – предсердно-желудочковый узел, к которому от первого ведет пучок мышечных волокон, передающих возбуждение. Оба узла производят импульсы, способные побуждать желудочек к сокращениям. Синусный узел работает быстрее, чем предсердно-желудочковый, поэтому последний, при нормальных условиях, никогда не оказывается в состоянии вести себя спонтанно: каждый раз, когда он медленно собирается выстрелить свой возбуждающий импульс, он получает толчок от своего «начальника» и стреляет чуть раньше, чем сделал бы это, будучи предоставлен сам себе. Таким образом «начальник» навязывает «подчиненному» свой собственный рабочий ритм. Теперь проделаем классический эксперимент Станниуса и прервем связь между узлами, перерезав пучок, проводящий возбуждение; таким образом мы освобождаем предсердно-желудочковый узел от тирании синусного, и при этом первый из них делает то, что часто делают в таких случаях подчиненные, – перестает работать и ждет команды. Иными словами, сердце на какой-то момент замирает; это издавна называют «пред-автоматической паузой». После короткого отдыха предсердно-желудочковый узел вдруг «замечает», что он, собственно говоря, и сам прекрасно может выработать нужный стимул и через некоторое время послать его в сердечную мышцу. Раньше до этого никогда не доходило, потому что он всегда получал сзади толчок на какую-то долю секунды раньше.</p>
    <p>В таких же отношениях, как предсердно-желудочковый узел с синусным, находится большинство инстинктивных действий с различными источниками мотиваций высших порядков. Здесь ситуация осложняется тем, что, во-первых, очень часто, как в случае с инструментальными реакциями, один слуга может иметь множество хозяев, а во-вторых – эти хозяева могут быть самой разной природы. Это могут быть органы, автоматически и ритмично производящие возбуждение, как синусный узел; могут быть рецепторы, внутренние и внешние, принимающие и передающие дальше – в форме импульсов – внешние и внутренние раздражения, к которым относятся и потребности тканей, как голод, жажда или недостаток кислорода. Это, наконец, могут быть и железы внутренней секреции, гормоны которых стимулируют совершенно определенные нервные процессы. (Слово «гормон» происходит от греческого орм&amp;ш, «побуждаю».) Однако такая деятельность, руководимая некоей высшей инстанцией, никогда не носит характер чистого «рефлекса», т. е. вся система инстинктивных действий ведет себя не как машина, которая – если не нужна – сколь угодно долго стоит без дела и «ждет», когда кто-нибудь нажмет на кнопку. Она, скорее, похожа на лошадь: ей нужны поводья и шпоры, чтобы подчиняться хозяину, но ее необходимо погонять ежедневно, чтобы избежать проявлений избыточной энергии, которые при определенных обстоятельствах могут стать поистине опасными, как, например, в случае инстинкта внутривидовой агрессии, интересующем нас прежде всего.</p>
    <p>Как уже упоминалось, количество спонтанно возникающих инстинктивных действий всегда приблизительно соответствует ожидаемой потребности. Иногда было бы целесообразно рассчитать его более экономным образом, как, например, в случае с предсердно-желудочковым узлом, если он производит больше импульсов, чем «закупает» у него синусный узел; при этом у людей с неврозами возникает печально известная экстрасистола, т. е. излишнее сокращение желудочка, резко нарушающее нормальный сердечный ритм. В других случаях постоянное перепроизводство может быть безвредно и даже полезно. Если, скажем, собака бегает больше, чем ей необходимо для поиска пищи, или лошадь безо всяких внешних причин встает на дыбы, скачет и лягается (движения бегства и защиты от хищников) – это лишь здоровая тренировка и, следовательно, подготовка «на крайний случай».</p>
    <p>Самое обильное «перепроизводство» инструментальных действий должно проявляться там, тае наименее предсказуемо, какое их количество потребуется в каждом отдельном случае для выполнения видосохраняющей функции всей совокупности этих действий. Иногда охотящаяся кошка может быть вынуждена прождать у мышиной норки несколько часов, а в другой раз ей не придется ни ждать, ни подкрадываться – удастся в резком прыжке схватить мышь, случайно пробегающую мимо. Однако – как нетрудно себе представить и как можно убедиться, наблюдая кошек в естественной обстановке, – в среднем кошке приходится очень долго и терпеливо ждать и подкрадываться, прежде чем она получит возможность выполнить заключительное действие: убить и съесть свою добычу. При наблюдении такой последовательности действий легко напрашивается неверная аналогия с целенаправленным поведением человека, и мы невольно склоняемся к предположению, что кошка выполняет свои охотничьи действия только «насыщения ради».</p>
    <p>Можно экспериментально доказать, что это не так. Лейхаузен давал кошке-охотнице одну мышь за другой и наблюдал, в какой последовательности выпадали отдельные действия поимки и поедания добычи. Прежде всего кошка перестала есть, но убила еще несколько мышей и бросила их.</p>
    <p>Затем ей расхотелось убивать, но она продолжала скрадывать мышей и ловить их. Еще позже, когда истощились и действия ловли, подопытная кошка еще не перестала выслеживать мышей и подкрадываться к ним, причем интересно, что она всегда выбирала тех, которые бегали на возможно большем удалении от нее, в противоположном углу комнаты, и не обращала внимания на тех, что ползали у нее под самым носом.</p>
    <p>В этом исследовании легко подсчитать, сколько раз производится каждое из упомянутых частичных действий, пока не исчерпается. Полученные числа находятся в очевидной связи со средней нормальной потребностью. Само собой разумеется, что кошке приходится очень часто ждать в засаде и подкрадываться, прежде чем она вообще сможет подобраться к своей добыче настолько, что попытка поймать ее будет иметь хоть какой-то шанс на успех. Лишь после многих таких попыток добыча попадает в когти, и ее можно загрызть, но это тоже не всегда получается с первого раза, так что должно быть предусмотрено несколько смертельных укусов на каждую мышь, которую предстоит съесть.</p>
    <p>Таким образом, производится ли какое-то из частичных действий только по его собственному побуждению или по какому-либо еще – и по какому именно, – в сложном поведении подобного рода зависит от внешних условий, определяющих «спрос» на каждое отдельное действие. Насколько я знаю, впервые эту мысль четко высказал детский психиатр Рене Шпиц. Он наблюдал, что у грудных детей, получавших молоко в бутылочках, из которых оно слишком легко высасывалось, после полного насыщения и отказа от этих бутылочек оставался нерастраченный запас сосательных движений; им приходилось отрабатывать его на каком-нибудь замещающем объекте. Очень похоже обстоит дело с едой и добыванием пищи у гусей, когда их держат в пруду, где нет такого корма, который можно было бы доставать со дна. Если кормить гусей только на берегу, то рано или поздно можно будет увидеть, что они ныряют «вхолостую». Если же кормить их на берегу каким-нибудь зерном до полного насыщения – пока не перестанут есть, – а затем бросить то же зерно в воду, птицы тотчас же начнут нырять и поедать поднятую из воды пищу. Здесь можно сказать, что они «едят, чтобы нырять». Можно провести и обратный эксперимент: долгое время давать гусям корм только на предельной доступной им глубине, чтобы им приходилось доставать его, ныряя, с большим трудом. Если кормить их таким образом до тех пор, пока они не перестанут есть, а затем дать им ту же пищу на берегу – они съедят еще порядочное количество, и тем самым докажут, что и перед тем они «ныряли, чтобы есть».</p>
    <p>В результате, совершенно невозможно какое-либо обобщенное утверждение по поводу того, какая из двух спонтанных мотивирующих инстанций побуждает другую или доминирует над нею.</p>
    <p>До сих пор мы говорили о взаимодействии лишь таких частичных побуждений, которые вместе выполняют какую-то общую функцию, в нашем примере – питание организма. Несколько иначе складываются отношения между источниками побуждений, которые выполняют разные функции и потому принадлежат к системам разных инстинктов. В этом случае правилом является не взаимное усиление или поддержка, а как бы соперничество: каждое из побуждений «хочет оказаться правым». Как впервые показал Эрих фон Хольст, уже на уровне мельчайших мышечных сокращений несколько стимулирующих элементов могут не только соперничать друг с другом, но – что важнее —</p>
    <p>за счет закономерного взаимного влияния могут создавать разумный компромисс. Такоевлияние состоит – в самых общих чертах – в том, что каждый их двух эндогенных ритмов стремится навязать другому свою собственную частоту и удерживать его в постоянном фазовом сдвиге. То, что все нервные клетки, иннервирующие волокна какойлибо мышцы, всегда рациональным образом выстреливают свои импульсы в один и тот же момент, – это результат такого взаимного влияния. Если оно нарушается, то начинаются фибриллярные мышечные спазмы, какие часто можно наблюдать при крайнем нервном утомлении. На более высоком уровне интеграции при движении конечности – например, рыбьего плавника – те же процессы приводят к рациональному взаимодействию мьшц – антагонистов», которые попеременно двигают соответствующие части тела в противоположных направлениях. Каждое ритмичное циклическое движение плавника, ноги или крыла, какие мы встречаем при любом движении животных, – это работа «антагонистов»; не только мышц, но и возбуждающих нервных центров. Эти движения всегда являются следствиями «конфликтов» между независимыми и соперничающими источниками импульсов, энергии которых упорядочиваются и направляются к общему благу закономерностями «относительной координации», как назвал фон Хольст процесс взаимного влияния, о котором идет речь.</p>
    <p>Итак, не «война – всему начало», а, скорее, такой конфликт между независимыми друг от друга источниками импульсов, который создает внутри целостной структуры напряжения, работающие буквально как напряженная арматура, придавая целому прочность и устойчивость. Это относится не только к такой простой функции, как движение плавника, на которой фон Хольст открыл закономерности относительной координации; испытанные парламентские правила вынуждают великое множество источников всевозможных побуждений присоединять свои голоса к гармонии, служащей общему благу.</p>
    <p>В качестве простого примера нам могут здесь послужить движения лицевой мускулатуры, которые можно наблюдать у собаки в конфликте между побуждениями нападения и бегства. Эта мимика, которую принято называть угрожающей, вообще появляется лишь в том случае, если тенденция к нападению тормозится страхом, хотя бы малейшим.</p>
    <p>Если страха нет, то собака кусает безо всякой угрозы, с такой же спокойной физиономией, какая изображена в левом верхнем углу иллюстрации; она выдает лишь небольшое напряжение, примерно такое же, с каким собака смотрит на только что принесенную миску с едой. Если читатель хорошо знает собак, он может попытаться самостоятельно проинтерпретировать выражения собачьей морды, изображенные на иллюстрации, прежде чем читать дальше. Попробуйте представить себе ситуацию, в которой ваша собака состроит такую мину. А потом – второе упражнение – попытайтесь предсказать, что она станет делать дальше.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_005.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Для некоторых картинок я приведу решение сам. Я предположил бы, что пес в середине верхнего ряда противостоит примерно равному сопернику, которого всерьез уважает, но не слишком боится; тот, как и он сам, вряд ли отважится напасть. В отношении их последующего поведения я бы сказал, что они оба с минуту останутся в той же позе, затем медленно разойдутся, «сохраняя лицо», и наконец, на некотором расстоянии друг от друга, одновременно задерут заднюю лапу. Пес вверху справа тоже не боится, но злее; встреча может протекать, как описано выше, но может внезапно и шумно перейти в серьезную драку, особенно если второй проявит хоть какую-то неуверенность. Вдумчивый читатель – а таков, вероятно, каждый, кто дочитал книгу до этого места, – давно уже заметил, что собачьи портреты размещены на иллюстрации в определенном порядке: агрессия растет слева направо, а страх – сверху вниз.</p>
    <p>Истолкование поведения и его предсказание легче всего в крайних случаях; и конечно же, выражение, изображенное в правом нижнем углу, совершенно однозначно. Такая ярость и такой страх могут одновременно возникнуть в одном-единственном случае: собака противостоит ненавистному врагу, вызывающему у нее панический страх, и находящемуся совсем рядом, – но по какой-то причине не может бежать. Я могу себе представить лишь две ситуации, в которых это возможно: либо собака механически привязана к определенному месту – скажем, загнана в угол, попала в западню и т. п., – либо это сука, которая защищает свой выводок от приближающегося врага. Пожалуй, возможен еще такой романтический случай, что особенно верный пес защищает своего лежащего, тяжелобольного или раненого хозяина.</p>
    <p>Столь же ясно, что произойдет дальше: если враг, как бы он ни был подавляюще силен, приблизится еще хоть на шаг – последует отчаянное нападение, «критическая реакция» (Хедигер).</p>
    <p>Мой понимающий собак читатель сейчас проделал в точности то, что этологи – вслед за Н. Тинбергеном и Я. ван Йерселем – называют мотивационным анализом. Этот процесс в принципе состоит из трех этапов, где информация получается из трех источников. Во-первых, стараются по возможности обнаружить всевозможные стимулы, заключенные в некоторой ситуации. Боится ли мой пес другого, а если да – как сильно? Ненавидит он его или почитает как старого друга и «вожака стаи»?.. И так далее, и так далее.</p>
    <p>Во-вторых, стремятся разложить движение на составные части. На нашей иллюстрации с собаками видно, как тенденция бегства оттягивает назад и книзу уши и углы рта, в то время как при агрессии приподнимается верхняя губа и приоткрывается пасть – оба эти «движения замысла» являются подготовкой к укусу. Такие движения – и соответственно позы – хорошо поддаются количественному анализу. Можно измерить их амплитуду и утверждать, что такая-то собака на столько-то миллиметров напугана и на столько-то рассержена. После этого анализа движений следует третий этап: подсчитываются те действия, которые следуют за выявленными движениями. Если верно наше заключение, выведенное из анализа ситуаций и движений, что, скажем, верхний правый пес только разъярен и вряд ли напуган, – за этим выразительным движением почти всегда должно следовать нападение, а бегство почти никогда.</p>
    <p>Если верно, что у собаки, помещенной в центре, ярость и страх смешаны примерно поровну, то за такой мимикой примерно в половине случаев должно следовать нападение, а в половине – бегство. Тинберген и его сотрудники провели огромное количество таких мотивационных анализов на подходящих объектах, прежде всего на угрожающих движениях чаек; соответствие утверждений, полученных из трех названных выше источников, доказало правильность выводов на обширнейшем статистическом материале.</p>
    <p>Когда молодым студентам, хорошо знающим животных, начинают преподавать технику мотивационного анализа, они часто бывают разочарованы: трудоемкая работа, долгие статистические расчеты в итоге приводят лишь к тому, что и так давно уже знает каждый разумный человек, умеющий видеть и знающий своих животных.</p>
    <p>Однако видение и доказанное знание – это разные вещи; именно здесь проходит граница между искусством и наукой. Ученого, ищущего доказательств, великий ясновидец слишком легко считает «несчастнейшим из смертных» – и наоборот, использование непосредственного восприятия в качестве источника познания кажется ученому-аналитику в высшей степени подозрительным. В исследовании поведения существует даже школа – ортодоксальный американский бихевиоризм, – которая всерьез пытается исключить из своей методики непосредственное наблюдение животных. Право же, стоит потрудиться ради того, чтобы доказать «незрячим», но разумным людям все то, что мы увидели; доказать так, чтобы им пришлось поверить, чтобы каждый поверил!</p>
    <p>С другой стороны, статистический анализ может обратить наше внимание на несоответствия, до сих пор ускользавшие от нашего образного восприятия. Оно устроено так, что раскрывает закономерности и потому всегда все видит более красивым и правильным, чем на самом деле.</p>
    <p>Решение проблемы, предлагаемое нам восприятием, часто носит характер хотя и очень «элегантной», но слишком уж упрощенной рабочей гипотезы. Как раз в случае исследования мотиваций рациональному анализу нередко удается придраться к образному восприятию и уличить его в ошибках.</p>
    <p>В большей части всех проведенных до сих пор мотивационных анализов исследовались поведенческие акты, в которых принимают участие лишь два взаимно соперничающих инстинкта, причем, как правило, два из «большой четверки» (голод, любовь, бегство и агрессия). При изучении конфликтов между побуждениями, сознательный выбор простейших по возможности случаев вполне оправдывается нынешним скромным уровнем наших знаний. Точно так же правы были классики этологии, когда ограничивались лишь теми случаями, в которых животное находится под влиянием одного-единственного побуждения. Но мы должны ясно понимать, что поведение, определяемое только двумя компонентами побуждений, – это поистине редкость; оно встречается лишь немногим чаще, чем такое, которое вызывается только одним инстинктом, действующим без всяких помех.</p>
    <p>Поэтому, при поисках подходящего объекта для образцово точного мотивационного анализа правильно поступает тот, кто выбирает поведение, о котором с некоторой достоверностью известно, что в нем принимают участие только два инстинкта одинакового веса. Иногда для этого можно использовать технический трюк, как это сделала моя сотрудница Хельга Фишер, проводя мотивационный анализ угрозы у серых гусей. Оказалось, что на родном озере наших гусей, Эсс-зее, взаимодействие агрессии и бегства в чистом виде изучать невозможно, так как в выразительных движениях птиц там «высказывается» слишком много других мотиваций, прежде всего сексуальных. Но несколько случайных наблюдений показали, что голос сексуальности почти совсем замолкает, если гуси находятся в незнакомом месте. Тогда они ведут себя примерно так же, как перелетная стая в пути: держатся гораздо теснее, становятся гораздо пугливее, и в своих социальных конфликтах позволяют наблюдать проявления обоих исследуемых инстинктов в более чистых формах. Учитывая все это, Фишер с помощью дрессировки кормом сумела научить наших гусей «по приказу» выходить на чужую для них местность, которую она выбирала за оградой Института, и пастись там. Затем из гусей, каждый из которых, разумеется, известен по сочетанию разноцветных колец, выбирался какой-то один – как правило, гусак, – и в течение долгого времени наблюдались его агрессивные столкновения с товарищами по стаду, причем регистрировались все замеченные выразительные движения угрозы. А поскольку из предыдущих многолетних наблюдений за этим стадом были во всех подробностях известны отношения между отдельными птицами в смысле иерархии и силы – особенно среди старых гусаков высоких рангов, – здесь представлялась особенно хорошая возможность точного анализа ситуаций. Анализ движений и регистрация последующего поведения происходили следующим образом. Хельга Фишер постоянно имела при себе приведенную здесь «таблицу образцов», которую составил художник нашего Института Герман Кахер на основании точно запротоколированных случаев угрозы, так что в каждом конкретном случае ей приходилось лишь продиктовать: «Макс сделал D Гермесу, который пасся и медленно приближался к нему; Гермес ответил Е, на что Макс ответил F’’». Серия иллюстраций приводит настолько тонкие различия угрожающих жестов, что лишь в исключительных случаях приходилось обозначать замеченную позу как D-Е или К-L, если нужно было описать промежуточную форму.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_006.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Даже при этих условиях, почти идеальных для «чистой культуры» двух мотиваций, иногда появлялись движения, которые нельзя было объяснить только взаимодействием этих двух побуждений. Про угрожающие движения А и В, когда шея вытянута вперед и вверх, мы знаем, что на оба побуждения накладывается независимое третье – стремление к охранному наблюдению с поднятой головой. Различия между рядами А – С и D – F, в каждом из которых представлено возрастание слева направо социального страха на фоне примерно равной агрессивности, состоит, по-видимому, лишь в разной интенсивности обоих побуждений.</p>
    <p>Напротив, в отношении форм М-О совершенно ясно, что в них принимает участие еще какая-то мотивация, природа которой пока не выяснена.</p>
    <p>Как уже сказано, отыскивать в качестве объектов мотивационного анализа такие случаи, ще принимают участие только два источника побуждений, – это, безусловно, правильная стратегия исследований. Однако даже при таких благоприятных условиях необходимо внимательно и постоянно высматривать элементы движений, которые нельзя объяснить лишь соперничеством этих двух побуждений.</p>
    <p>Перед началом любого такого анализа нужно ответить на первый и основной вопрос: сколько мотиваций принимают участие в данном действии и какие именно. Для решения этой задачи многие ученые, как например П. Випкема, в последнее время с успехом применяли точные методы факторного анализа.</p>
    <p>Изящный пример мотивационного анализа, в котором с самого начала нужно было принимать в расчет три главных компонента, представила в своей докторской диссертации моя ученица Беатриса Элерт. Предметом исследования было поведение некоторых цихлид при встрече двух незнакомых особей. Выбирались такие виды, у которых самцы и самки почти не отличаются внешне, и именно поэтому два незнакомца всегда реагируют друг на друга действиями, которые мотивируются одновременно бегством, агрессией и сексуальностью. У этих рыб движения, обусловленные каждым отдельным источником мотивации, различаются особенно легко, потому что даже при самой малой интенсивности их характеризует разная ориентация в пространстве. Все сексуально мотивированные действия – копание ямки под гнездо, очистка гнезда, само выметывание икры и ее осеменение – направлены в сторону дна; все движения бегства, даже малейшие намеки на них, направлены прочь от противника и, большей частью, одновременно к поверхности воды, а все движения агрессии – за исключением некоторых угрожающих движений, в какой-то степени «отягощенных бегством», – ориентированы в обратном направлении. Если знать эти общие правила и вдобавок специальную мотивацию некоторых ритуализованных выразительных движений, то у этих рыб можно очень точно установить соотношение, в котором находятся названные инстинкты, определяя их поведение в данный момент. Здесь помогает еще и то, что многие из них в сексуальном, агрессивном или боязливом настроении наряжаются в разные характерные цвета.</p>
    <p>Этот мотивационный анализ дал неожиданный побочный результат – Беатриса Элерт открыла механизм взаимного распознавания полов, который имеется, конечно, не только у этих рыб, но и у очень многих других позвоночных. У исследованных рыб самка и самец не только внешне похожи друг на друга; их движения, даже при половом акте – при выметывании икры и ее осеменении – совпадают до мельчайших деталей. Поэтому до сих пор было совершенно загадочно, что же в поведении этих животных препятствует у них возникновению однополых пар. К важнейшим требованиям, какие предъявляются наблюдательности этолога, относится и то, что он должен заметить, если какое-либо широко распространенное действие у определенного животного, или группы животных, не встречается.</p>
    <p>Например, у птиц и у рептилий отсутствует координация широкого открывания пасти с одновременным глубоким вдохом – то, что мы называем зевотой, (?) – и это таксономически важный факт, которого никто до Хейнрота не заметил. Можно привести и другие подобные примеры.</p>
    <p>Поэтому открытие, что разнополые пары у цихлид возникают благодаря отсутствию одних элементов поведения у самцов и других у самок – это поистине шедевр точного наблюдения. У рыб, о которых идет речь, сочетаемость трех главных инстинктов – агрессии, бегства и сексуальности – у самцов и у самок различна: у самцов не бывает смеси мотиваций бегства и сексуальности. Если самец хоть чуточку боится своего партнера, то его сексуальность выключается полностью. У самок то же соотношение между сексуальностью и агрессивностью: если дама не настолько «уважает» своего партнера, чтобы ее агрессивность была полностью подавлена, она попросту не в состоянии проявить по отношению к нему сексуальную реакцию. Она превращается в Брунгильду и нападает на него тем яростнее, чем более готова была бы к сексуальной реакции, т. е. чем ближе она к икрометанию в смысле состояния овариев и уровня выделения гормонов. У самца, напротив, агрессия прекрасно уживается с сексуальностью: он может грубейшим образом нападать на свою невесту, гонять ее по всему аквариуму, но при этом демонстрирует и чисто сексуальные движения, и все смешанные, какие только можно себе представить. Самка может очень бояться самца, но ее сексуально мотивированных действий это не подавляет. Она может совершенно всерьез удирать от самца, но при каждой передышке, какую дает ей этот грубиян, будет выполнять сексуально-мотивированные брачные движения. Именно такие смешанные формы действий, обусловленные бегством и сексуальностью, превратились посредством ритуализации в те широко распространенные церемонии, которые принято называть «чопорным» поведением и которые имеют совершенно определенный смысл.</p>
    <p>Из-за различных соотношений сочетаемости между тремя источниками побуждений у разных полов, самец может спариваться только с партнером низшего ранга, которого он может запугать, а самка – наоборот – лишь с партнером высшего ранга, который может запугать ее; тем самым описанный механизм поведения обеспечивает создание разнополых пар. В различных вариантах, видоизмененный различными процессами ритуализации, этот способ распознавания пола играет важную роль у очень многих позвоночных, вплоть до человека. В то же время это впечатляющий пример того, какие задачи, необходимые для сохранения вида, может выполнять агрессия в гармоничном взаимодействии с другими мотивациями. В 3-й главе мы еще не могли говорить об этом, поскольку недостаточно знали о парламентской борьбе инстинктов. Кроме того, мы видим на этом примере, насколько различны могут быть соотношения «главных» инстинктов даже у самца и самки одного и того же вида: два мотива, которые у одного пола практические не мешают друг другу и сочетаются в любых соотношениях, у другого взаимно выключаются по принципу триггера.</p>
    <p>Как уже пояснялось, «большая четверка» отнюдь не всегда поставляет главную мотивацию поведения животного, а тем более человека. И совершенно неправильно полагать, будто между одним из «главных», древних инстинктов и более специальным, эволюционно более молодым инстинктом всегда существует отношение доминирования, в том смысле, что второй выключается первым. Механизмы поведения, которые, вне всяких сомнений, возникли «совсем недавно» – например, социальные инстинкты у общественных животных, обеспечивающие постоянное сохранение стаи, – у многих видов подчиняют отдельную особь настолько, что при определенных обстоятельствах могут заглушить все остальные побуждения. Овцы, прыгающие в пропасть за вожаком-бараном, вошли в пословицу! Серый гусь, отставший от стаи, делает все возможное, чтобы вновь ее обрести, и стадный инстинкт может даже пересилить стремление к бегству; дикие серые гуси неоднократно присоединялись к нашим прирученным – в непосредственной близости к людскому жилью – и оставались!. Кто знает, насколько пугливы дикие гуси, тому эти случаи дадут представление о силе их «стадного инстинкта». То же справедливо для очень многих общественных животных вплоть до шимпанзе, о которых Йеркс справедливо заметил: «Один шимпанзе – вообще не шимпанзе».</p>
    <p>Даже те инстинкты, которые «только что» (с точки зрения филогенеза) приобрели самостоятельность через ритуализацию и, как я постарался показать в предыдущей главе, получили место и голос в Великом Парламенте Инстинктов в качестве самых молодых депутатов, – даже они при соответствующих обстоятельствах могут заглушить всех своих оппонентов точно так же, как Голод и Любовь. В триумфальном крике гусей мы увидим церемонию, которая управляет жизнью этих птиц больше, чем любой другой инстинкт. С другой стороны, разумеется, существует сколько угодно ритуализованных действий, которые еще едва обособились от своего неритуализованного прототипа; их скромное влияние на общее поведение состоит лишь в том, что «желательная» для них координация движений – как мы видели в случае натравливания у огарей – становится в какой-то мере предпочтительной и используется чаще, чем другие, тоже возможные формы.</p>
    <p>«Сильный» или «слабый» голос имеет ритуализованное действие в общем концерте инстинктов – оно во всех случаях чрезвычайно затрудняет любой мотивационный анализ, потому что может симулировать поведение, вытекающее из нескольких независимых побуждений. В предыдущей главе мы говорили, что ритуализованное действие, сплавленное в некоторую общность из различных компонентов, копирует форму последовательности движений, которая не является наследственно закрепленной и часто возникает из конфликта нескольких побуждений, как это видно на примере натравливания уток. А поскольку, как уже говорилось там же, копия и оригинал по большей части накладываются друг на друга в одном и том же движении, то чрезвычайно трудно разобраться, сколько же в нем от копии, а сколько от оригинала. Только когда один из первоначально независимых компонентов оказывается в противоречии с ритуально закрепленной координацией, – как направление на «врага», которому адресована угроза в случае натравливания, – тогда становится явным участие новых независимых переменных.</p>
    <p>«Танец зигзага» у самцов колюшки, на котором Ян ван Йерсель провел самый первый эксперимент мотивационного анализа, служит прекрасным примером того, как совсем «слабый» ритуал может вкрасться в конфликт двух «главных» инстинктов в качестве едва заметной третьей величины. Ван-Йерсель заметил, что замечательный танец зигзага, который половозрелые самцы, имеющие свой участок, исполняют перед каждой проплывающей мимо самкой, и который поэтому до тех пор считался просто «ухаживанием», – от случая к случаю выглядит совершенно по-разному. Оказалось, что иногда сильнее подчеркнут «зиг» в сторону самки, а иногда «заг» прочь от нее. Если это последнее движение очень явственно, то становится очевидным, что «заг» направлен в сторону гнезда. В одном из предельных случаев самец при виде плывущей мимо самки быстро подплывает к ней, тормозит, разворачивается – особенно если самка тотчас поставит ему свое распухшее брюшко – и плывет назад к входу в гнездо, которое затем показывает самке посредством определенной церемонии (ложась плоско на бок). В другом предельном случае, особенно частом если самка еще не совсем готова к нересту, за первым «зигом» вообще не следует никакого «зага», а вместо того – нападение на самку.</p>
    <p>Из этих наблюдений ван Йерсель правильно заключил, что «зиг» в сторону самки мотивируется агрессивным инстинктом, а «заг» в сторону гнезда – сексуальным; и ему удалось экспериментально доказать правильность этого заключения. Он изобрел методы, с помощью которых мог точно измерять силу агрессивного и сексуального инстинктов у каждого данного самца. Самцу предлагались макеты соперника стандартизованных размеров и регистрировалась интенсивность и продолжительность боевой реакции.</p>
    <p>Сексуальный инстинкт измерялся с помощью макетов самки, которые внезапно убирались через определенное время.</p>
    <p>В этих случаях самец «разряжает» внезапно заблокированный сексуальный инстинкт, совершая действия ухаживания за потомством, т. е. обмахивая плавниками как бы икру или мальков в гнезде; и продолжительность этого «заменяющего обмахивания» дает надежную меру сексуальной мотивации. Ван Йерсель научился предсказывать по результатам таких измерений, как будет выглядеть танец зигзага у данного самца, – и наоборот, по наблюдаемой форме танца заранее оценивать соотношения обоих инстинктов и результаты будущих измерений.</p>
    <p>Но кроме обоих главных побуждений, определяющих движения самца колюшки в общих чертах, – на них оказывает влияние еще какое-то третье, хоть и более слабое.</p>
    <p>Это знаток ритуализованного поведения заподозрит сразу же, увидев ритмическую правильность смены «зигов» и «загов». Попеременное преобладание одного из двух противоречивых побуждений вряд ли может привести к столь регулярной смене направлений, если здесь не вступает в игру новая, ритуализованная координация. Без нее короткие рывки в разных направлениях следуют друг за другом с типичной случайностью, как это бывает у людей в состоянии крайней растерянности. Ритуализованное движение, напротив, всегда имеет тенденцию к ритмическому повторению в точности одинаковых элементов. Мы говорили об этом в связи с действенностью сигнала.</p>
    <p>Подозрение, что здесь замешана ритуализация, превращается в уверенность, когда мы видим, как танцующий самец при своих «загах» временами, кажется, совершенно забывает, что они сексуально мотивированы и должны указывать точно на гнездо. Вместо этого он рисует вокруг самки очень красивый и правильный зубчатый венец, в котором каждый «зиг» направлен точно в сторону самки, а каждый «заг» – точно от нее. Как ни очевидна относительная слабость новой координации движений, стремящейся превратить «зиги» и «заги» в ритмический «зигзаг», – она может, однако, решающим образом определить регулярность последовательных проявлений обеих главных мотиваций.</p>
    <p>Вторая важная функция, которую ритуализованная координация может, очевидно, выполнять, даже будучи очень слабой в других отношениях, – это изменение направления неритуализованных движений, лежавших в основе ритуала и происходивших из других побуждений. Примеры этого мы уже видели при обсуждении классического образца ритуала, а именно – при натравливании селезня уткой.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 7</p>
     <p>Поведенческие аналогии морали</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Не убий.</p>
     <text-author><emphasis>Пятая заповедь</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>В 5-й главе, где речь шла о процессе ритуализации, я старался показать, как этот процесс, причины которого все еще весьма загадочны, создает совершенно новые инстинкты, диктующие организму свои собственные «Ты должен…» так же категорично, как и любой из, казалось бы, единовластных «больших» инстинктов голода, страха или любви. В предыдущей 6-й главе я пытался решить еще более трудную задачу: коротко и доступно показать, как происходит взаимодействие между различными автономными инстинктами, каким общим правилам подчиняются эти взаимодействия, и какими способами можно – несмотря на все сложности – получить некоторое представление о структуре взаимодействий в таком поведении, которое определяется несколькими соперничающими побуждениями.</p>
    <p>Я тешу себя надеждой, быть может обманчивой, что решить предыдущие задачи мне удалось, и что я могу не только обобщить сказанное в двух последних главах, но и применить полученные в них результаты к вопросу, которым мы займемся теперь: каким образом ритуал выполняет поистине невыполнимую задачу – удерживает внутривидовую агрессию от всех проявлений, которые могли бы серьезно повредить сохранению вида, но при этом не выключает ее функций, необходимых для сохранения вида! Часть предыдущей фразы, выделенная курсивом, уже отвечает на вопрос, – он кажется очевидным, но вытекает из совершеннейшего непонимания сущности агрессии, – почему у тех животных, для которых тесная совместная жизнь является преимуществом, агрессия попросту не запрещена? Именно потому, что ее функции, рассмотренные нами в 3-й главе, необходимы!</p>
    <p>Решение проблем, возникающих таким образом перед обоими конструкторами эволюции, достигается всегда одним и тем же способом. Полезный, необходимый инстинкт – вообще остается неизменным; но для особых случаев, где его проявление было бы вредно, вводится специально созданный механизм торможения. И здесь снова культурно-историческое развитие народов происходит аналогичным образом; именно потому важнейшие требования Моисеевых и всех прочих скрижалей – это не предтисания, а запреты. Нам еще придется подробнее говоьрить о том, о чем здесь лишь предварительно упомянем:</p>
    <p>передаваемые традицией и привычно выполняемые табу имеют какое-то отношение к разумной морали – в понимании Иммануила Канта – разве что у вдохновенного законодателя, но никак не у его верующих последователей.</p>
    <p>Как врожденные механизмы и ритуалы, препятствующие асоциальному поведению животных, так и человеческие табу определяют поведение, аналогичное истинно моральному лишь с функциональной точки зрения; во всем остальном оно так же далеко от морали, как животное от человека! Но даже постигая сущность этих движущих мотивов, нельзя не восхищаться снова и снова при виде работы физиологических механизмов, которые побуждают животных к самоотверженному поведению, направленному на благо сообщества, как это предписывают нам, людям, законы морали.</p>
    <p>Впечатляющий пример такого поведения, аналогичного человеческой морали, являют так называемые турнирные бои. Вся их организация направлена на то, чтобы выполнить важнейшую задачу поединка – определить, кто сильнее, – не причинив серьезного вреда более слабому. Поскольку рыцарский турнир или спортивное состязание имеют ту же цель, то все турнирные бои неизбежно производят даже на знающих людей впечатление «рыцарственности», или «спортивного благородства». Среди цихлид есть вид, Cichlasoma biocellatum, который именно из-за этого приобрел свое название, широко распространенное у американских любителей: у них эта рыбка называется «Джек Дэмпси» по имени боксера, чемпиона мира, который прославился своим безупречным поведением на ринге.</p>
    <p>О турнирных боях рыб и, в частности, о процессах ритуализации, которые привели к ним от первоначальных подлинных боев, мы знаем довольно много. Почти у всех костистых рыб настоящей схватке предшествуют угрожающие позы, которые, как уже говорилось, всегда вытекают из конфликта между стремлениями напасть и бежать.</p>
    <p>Среди этих поз особенно заметна как специальный ритуал так называемая демонстрация развернутого бока, которая первоначально наверняка возникла за счет того, что рыба под влиянием испуга отворачивается от противника и одновременно, готовясь к бегству, разворачивает вертикальные плавники. Но поскольку при этих движениях противнику предъявляется контур тела максимально возможных размеров, то из них – путем мимического утрирования при добавочных изменениях морфологии плавников – смогла развиться та впечатляющая демонстрация развернутого бока, которую знают все аквариумисты, да и не только они, по сиамским бойцовым рыбкам и по другим популярным породам рыб.</p>
    <p>В тесной связи с угрозой развернутым боком у костистых рыб возник очень широко распространенный запугивающий жест – так называемый удар хвостом. Из позиции развернутого бока рыба, напрягая все тело и далеко оттопыривая хвостовой плавник, производит сильный удар хвостом в сторону противника. Хотя сам удар до противника не доходит, но рецепторы давления на его боковой линии воспринимают волну, сила которой, очевидно, сообщает ему о величине и боеспособности его соперника, так же как и размеры контура, видимого при демонстрации развернутого бока.</p>
    <p>Другая форма угрозы возникла у многих окуневых и у других костистых рыб из заторможенного страхом фронтального удара. В исходной позиции для броска вперед оба противника изгибают свои тела, словно напряженные Sобразные пружины, и медленно плывут друг другу навстречу, как можно сильнее топорща жаберные крышки.</p>
    <p>Это соответствует разворачиванию плавников при угрозе боком, поскольку увеличивает контур тела, видимый противником. Из фронтальной угрозы у очень многих рыб иногда получается, что оба противника одновременно хватают друг друга за пасть, но – в соответствии с конфликтной ситуацией, из которой возникла сама фронтальная угроза, – они всегда делают это не резко, не ударом, а словно колеблясь, заторможенно. Из этой формы борьбы у некоторых – и у лабиринтовых рыб, лишь отдаленно примыкающих к большой группе окуневых, и у цихлид, типичных представителей окуневых, – возникла интереснейшая ритуализованная борьба, при которой оба соперника в самом буквальном смысле слова «меряются силами», не причиняя друг другу вреда. Они хватают друг друга за челюсть – а у всех видов, для которых характерен этот способ турнирного боя, челюсть покрыта толстым, трудноуязвимым слоем кожи – и тянут изо всех сил. Так возникает состязание, очень похожее на старую борьбу на поясах у швейцарских крестьян, которое может продолжаться по нескольку часов, если встречаются равные противники. У двух в точности равных по силе самцов красивого синего вида широколобых окуньков мы запротоколировали однажды такой поединок, длившийся с 8.30 утра до 2.30 пополудни.</p>
    <p>За этим «перетягиванием пасти» – у некоторых видов это, скорее, «переталкивание», потому что рыбы не тянут, а толкают друг друга, – через какое-то время, очень разное для разных видов, следует настоящая схватка, при которой рыбы уже без каких-либо запретов стремятся бить друг друга по незащищенным бокам, чтобы нанести противнику по возможности серьезный урон. Таким образом, препятствующий кровопролитию «турнир» угроз и следующая непосредственно за ним прикидка сил первоначально наверняка были лишь прелюдией к настоящей «мужей истребляющей битве». Однако такой обстоятельный пролог уже выполняет крайне важную задачу, поскольку дает возможность более слабому сопернику своевременно отказаться от безнадежной борьбы. Именно так и выполняется в большинстве случаев важнейшая видосохраняющая функция поединка – выбор сильнейшего, – без того чтобы один из соперников был принесен в жертву или даже хотя бы поранен. Лишь в тех редких случаях, когда бойцы совершенно равны по силе, к решению приходится идти кровавым путем.</p>
    <p>Сравнение разных видов, обладающих менее и более специализированным турнирным боем, – а также изучение этапов развития отдельного животного от безудержно драчливого малька до благородного «Джека Дэмпси», – дают нам надежную основу для понимания того, как развивались турнирные бои в процессе эволюции. Рыцарски благородный турнирный бой возникает из жестокой борьбы без правил прежде всего за счет трех независимых друг от друга процессов; ритуализация, с которой мы познакомились в прежних главах, – лишь один из них, хотя и важнейший.</p>
    <p>Первый шаг от кровавой борьбы к турнирному бою состоит, как уже упоминалось, в увеличении промежутка времени между началом постепенно усиливающихся угрожающих жестов и заключительным нападением. У видов, сражающихся по-настоящему (например, у многоцветного хаплохромиса), отдельные фазы угроз – распускание плавников, демонстрация развернутого бока, раздувание жаберных крышек, борьба пастью – длятся лишь секунды, а затем тотчас же следуют первые таранные удары по бокам противника, причиняющие тяжелые ранения. При быстрых приливах и отливах возбуждения, которые так характерны для этих злобных рыбок, некоторые из упомянутых ступеней нередко пропускаются. Особенно «вспыльчивый» самец может войти в раж настолько быстро, что начинает враждебные действия сразу же с серьезного таранного удара. У близкородственного, тоже африканского вида хемихромисов такое не наблюдается никогда; эти рыбки всегда строго придерживаются последовательности угрожающих жестов, каждый из которых выполняют довольно долго, часто по многу минут, прежде чем переходят к следующему.</p>
    <p>Это четкое разделение во времени допускает два физиологических объяснения. Или дальше друг от друга расположены пороги возбуждения, при которых отдельные действия включаются по очереди – по мере возрастания готовности к борьбе, – так что их последовательность сохраняется и при некотором ослаблении или усилении ярости; или же нарастание возбужденности «дросселировано», что приводит к более пологой и правильно возрастающей кривой. Есть основания, говорящие в пользу первого из этих предположений, но, обсуждая их здесь, мы уклонились бы слишком далеко.</p>
    <p>Рука об руку с увеличением продолжительности отдельных угрожающих действий идет их ритуализация, которая – как уже описано ранее – приводит к мимическому утрированию, ритмическому повторению и к появлению структур и красок, оптически подчеркивающих эти действия Увеличенные плавники с ярким рисунком, который становится виден лишь в развернутом состоянии, броские пятна на жаберных крышках, которые становятся видны лишь при фронтальной угрозе, и множество других столь же театральных украшений превращают турнирный бой в одно из самых увлекательных зрелищ, какие только можно увидеть, изучая поведение высших животных. Пестрота горящих возбуждением красок, размеренная ритмика угрожающих движений, выпирающая мощь соперников – все это почти заставляет забыть, что здесь происходит настоящая борьба, а не специально поставленный спектакль.</p>
    <p>И наконец, третий процесс, весьма способствующий превращению кровавой борьбы в благородное состязание турнирного боя и не менее ритуализации важный для нашей темы: возникают специальные физиологические механизмы поведения, которые тормозят опасные движения при атаке. Вот несколько примеров.</p>
    <p>Если два «Джек Дэмпси» достаточно долго простоят друг против друга с угрозой развернутым боком и хвостовыми ударами, то вполне может случиться, что один из них соберется перейти к «перетягиванию пасти» на секунду раньше другого. Он выходит из «боковой стойки» и с раскрытыми челюстями бросается на соперника, который еще продолжает угрожать боком и потому подставляет зубам нападающего незащищенный фланг. По тот никогда не использует эту слабость позиции, он непременно останавливает свой бросок до того, как его зубы коснутся кожи противника.</p>
    <p>Мой покойный друг Хорст Зиверт описал и заснял на пленку аналогичное до мельчайших подробностей явление у ланей. У них высокоритуализованному бою на рогах – когда кроны дугообразными движениями ударяются одна о другую, а затем совершенно определенным образом раскачиваются взад и вперед – предшествует угроза развернутым боком, во время которой каждый из самцов проходит мимо соперника молодцеватым четким шагом, покачивая при этом рогами вверх и вниз. Затем оба вдруг, как по команде, останавливаются, поворачиваются друг другу навстречу и опускают головы, так что рога с треском сшибаются у самой земли, сплетаясь между собой. После этого следует совершенно безопасная борьба, при которой – в точности как при перетягивании пасти у «Джеков Дэмпси» – побеждает тот, кто продержится дольше. У ланей тоже может случиться, что один из бойцов переходит ко второй фазе борьбы раньше другого и при этом нацеливает свое оружие в незащищенный бок соперника, что при могучем размахе тяжелых и острых рогов выглядит чрезвычайно опасно. Но еще раньше, чем окунь, олень тормозит это движение, поднимает голову – и видит, что ничего не подозревающий противник продолжает гарцевать и уже отошел от него на несколько метров. Тогда он рысью подбегает к тому вплотную и, успокоившись, снова начинает гарцевать боком к нему, покачивая рогами, до тех пор, пока оба не перейдут к борьбе более согласованным взмахом рогов.</p>
    <p>В царстве высших позвоночных существует неисчислимое множество подобных запретов причинять вред сородичу. Они часто играют существенную роль и там, где наблюдатель, очеловечивающий поведение животных, вообще не заметил бы ни наличия агрессии, ни необходимости специальных механизмов для ее подавления.4 Если верить во «всемогущество» «безошибочных» инстинктов – кажется просто парадоксальным, что самке, например, необходимы специальные механизмы торможения, чтобы блокировать ее агрессивность по отношению к собственным детям, особенно новорожденным или только что вылупившимся из яйца.</p>
    <p>В действительности эти специальные механизмы, тормозящие агрессию, чрезвычайно нужны, потому что животные, заботящиеся о потомстве, как раз ко времени появления малышей должны быть особенно агрессивны по отношению ко всем прочим существам. Птица, защищая свое потомство, должна нападать на любое приближающееся к гнезду животное, с которым она хоть сколько-нибудь соразмерна. Индюшка, пока она сидит на гнезде, должна быть постоянно готова с максимальной энергией нападать не только на мышей, крыс, хорьков, ворон, сорок, и т. д, и т. д., – но и на своих сородичей: на индюка с шершавыми ногами, на индюшку, ищущую гнездо, потому что они почти так же опасны для ее выводка, как и хищники. И, естественно, она должна быть тем агрессивнее, чем ближе подходит угроза к центру ее мира, к ее гнезду. Только собственному птенцу, который вылезает из скорлупы, она не должна причинить никакого вреда!</p>
    <p>Как обнаружили мои сотрудники Вольфганг и Маргрет Шляйдты, это торможение у индюшки включается только акустически. Для изучения некоторых реакций самцовиндюков на акустические стимулы они лишили слуха нескольких птиц посредством операции на внутреннем ухе.</p>
    <p>Эту операцию можно проделать только на новорожденном цыпленке, а в тот момент различить пол еще трудно, поэтому среди глухих птиц случайно оказалось и несколько самок. Ни на что другое они не годились, зато послужили замечательным материалом для изучения функции ответного поведения, которое играет столь существенную роль в связях между матерью и ребенком. Мы знаем, например, о серых гусях, что они сразу после появления на свет принимают за свою мать любой объект, который ответит звуком на их «писк одиночества». Шляйдты хотели предложить только что вылупившимся индюшатам выбор между индюшкой, которая слышит и правильно отвечает на их писк, и глухой, от которой ожидалось, что она – не слыша писка птенцов – будет издавать свои призывы случайным образом.</p>
    <p>Как это часто случается при исследовании поведения, эксперимент дал результаты, которых никто не ожидал, но которые оказались гораздо интереснее, чем ожидалось.</p>
    <p>Глухие индюшки совершенно нормально высиживали птенцов, как и до того их социальное и половое поведение вполне отвечали норме. Но когда стали появляться на свет их индюшата – оказалось, что материнское поведение подопытных животных нарушено самым драматичным образом: все глухие индюшки тотчас забивали насмерть всех своих цыплят, как только те появлялись из яиц! Если глухой индюшке, которая отсидела на искусственных яйцах положенный срок и потому должна быть готова к приему птенцов, показать однодневного индюшонка – она реагирует на него вовсе не материнским поведением: она не издает призывных звуков; когда малыш приближается к ней примерно на метр, она готовится к отпору – распускает перья, яростно шипит, – а как только он оказывается в пределах досягаемости ее клюва – клюет его изо всех сил.</p>
    <p>Если не предполагать, что у индюшки повреждено что-то еще, кроме слуха, то такое поведение можно объяснить только одним: у нее нет ни малейшей врожденной информации о том, как должны выглядеть ее малыши. Она клюет все, что движется около ее гнезда, если оно не настолько велико, чтобы реакция бегства у нее пересилила агрессию.</p>
    <p>Только писк индюшонка – и ничто больше – посредством врожденного механизма включает материнское поведение, одновременно затормаживая агрессию.</p>
    <p>Последующие эксперименты с нормальными, слышащими индюшками подтвердили правильность этой интерпретации. Если к индюшке, сидящей на гнезде, подтягивать на нитке, как марионетку, натурально сделанное чучело индюшонка, то она клюет его точно так же, как глухая. Но стоит включить встроенный в эту куклу маленький динамик, из которого раздается магнитофонная запись «плача» индюшонка, – нападение резко обрывается вмешательством торможения, явно очень сильного, так же внезапно, как это описано выше на примере цихлид и ланей. Индюшка начинает издавать типичные призывные звуки, соответствующие квохтанью домашних кур.</p>
    <p>Каждая неопытная индюшка, только что впервые высидевшая цыплят, нападает на все предметы, которые движутся возле ее гнезда, размерами, грубо говоря, от землеройки до крупного кота. У такой птицы нет врожденного «знания», как именно выглядят хищники, которых нужно отгонять. На беззвучно приближающееся чучело ласки или хомяка она нападает не более яростно, чем на чучело индюшонка, но, с другой стороны, готова тотчас по-матерински принять обоих хищников, если они предъявят «удостоверение индюшонка» – ту же запись цыплячьего писка – через встроенный микродинамик. Испытываешь ужасное чувство, когда такая индюшка, только что яростно клевавшая беззвучно приближавшегося цыпленка, с материнским призывом распускает перья, чтобы с готовностью принять под себя пищащее чучело хорька, подменного ребенка в самом отчаянном смысле этого слова.</p>
    <p>Единственный признак, который, по-видимому, врожденным образом усиливает реакцию на врага, – это волосяной покров, пушистая поверхность объекта. По крайней мере, из наших первых опытов мы вынесли впечатление, что мохнатые куклы раздражают индюшек сильнее, чем гладкие. В таком случае индюшонок – он имеет как раз подходящие размеры, движется около гнезда, да еще вдобавок покрыт пухом – просто не может не вызывать у матери постоянного оборонительного поведения, которое должно столь же постоянно подавляться цыплячьим писком, чтобы предотвратить детоубийство. Это относится, во всяком случае, к птицам, выводящим потомство впервые и еще не знающим по опыту, как выглядят их собственные дети. Их поведение быстро меняется при индивидуальном обучении.</p>
    <p>Только что описанный, примечательно противоречивый состав «материнского» поведения индюшки заставляет нас задуматься. Совершенно очевидно – не существует ничего такого, что само по себе можно было бы назвать «материнским инстинктом» или «инстинктом заботы о потомстве», раз нет даже врожденной «схемы» врожденного узнавания собственных детей. Целесообразное, с точки зрения сохранения вида, обращение с потомством является, скорее, результатом множества эволюционно возникших способов действия, реакций и торможений, организованных Великими Конструкторами таким образом, что все вместе они действуют при нормальных внешних условиях как целостная система, «как будто» данное животное знает, что ему нужно делать в интересах выживания вида и его отдельных особей. Такая система уже является тем, что вообще можно было бы назвать «инстинктом»; в случае нашей индюшки – инстинктом заботы о потомстве.</p>
    <p>Но даже если рассматривать это понятие таким образом – все равно оно вводит в заблуждение, потому что не существует строго ограниченной системы, которая выполняла бы функции, соответствующие только этому определению. Напротив, в ее общую структуру встроены и такие побуждения, которые имеют совершенно другие функции, как агрессия и включающие ее рецепторные механизмы в нашем примере. Кстати, тот факт, что индюшка разъяряется при виде пушистых цыплят, бегающих вокруг гнезда, – это отнюдь не нежелательный побочный эффект. Напротив, для защиты потомства в высшей степени полезно, чтобы цыплята – особенно их красивые пушистые шубки – с самого начала приводили мать в раздраженное состояние готовности к атаке. На детей она напасть не может – этому надежно препятствует торможение, вызванное их писком, – тем легче она разряжает свою ярость на другие объекты, оказавшиеся вблизи.</p>
    <p>Единственная специфическая структура, вступающая в действие только в этой системе поведения, – это избирательный ответ на писк птенцов, торможение удара.</p>
    <p>Итак, если у видов, заботящихся о потомстве, мать не обижает своих малышей – это вовсе не само собой разумеющийся закон природы; в каждом отдельном случае это должно быть обеспечено особым механизмом торможения, об одном из которых мы только что узнали на примере индюшки. Каждый, кто работал в зоопарке, разводил кроликов или пушного зверя, может рассказать свою историю о том, как мало нужно, чтобы поломать аналогичные механизмы торможения. Я знаю один случай, когда самолет Люфтганзы, сбившись в тумане с курса, низко пролетел над фермой чернобурых лисиц и из-за этого все самки, которые недавно ощенились, возбудившись, сожрали своих щенков.</p>
    <p>У многих позвоночных, которые вовсе не заботятся о потомстве или заботятся лишь ограниченное время, малыши рано – часто задолго до достижения окончательных размеров – бывают такими же ловкими, пропорционально такими же сильными и почти такими же умными, как взрослые (впрочем, эти виды так или иначе не могут научиться слишком многому). Поэтому они не особенно нуждаются в защите, и старшие родичи обходятся с ними безо всяких церемоний. Совсем иначе обстоит дело у тех высокоорганизованных существ, у которых обучение и индивидуальный опыт играют большую роль и у которых родительская опека должна продолжаться долго уже потому, что «жизненная школа» детей требует много времени.</p>
    <p>На тесную связь между способностью к обучению и продолжительностью заботы о потомстве уже указывали многие биологи и социологи.</p>
    <p>Молодой пес, волк или ворон уже по достижении окончательных взрослых размеров – хотя еще не окончательного веса – бывает неловким, неуклюжим, сырым созданием, которое было бы совершенно неспособно защитить себя в случае серьезного нападения своего взрослого сородича, не говоря уж о том, чтобы спастись от него стремительным бегством. Казалось бы, молодым животным названных видов – и многих подобных – и то, и другое крайне необходимо: ведь они безоружны не только против внутривидовой агрессии, но и против охотничьих приемов своих сородичей, если речь идет о крупных хищниках. Однако каннибализм у теплокровных позвоночных встречается очень редко. У млекопитающих он, вероятно, исключается главным образом тем, что сородичи «невкусны», что довелось узнать многим полярным исследователям при попытках скормить живым собакам мясо умерших или забитых по необходимости. Лишь истинно хищные птицы, прежде всего ястребы, могут иногда в тесной неволе убить и съесть своего сородича; однако я не знаю ни одного случая, чтобы подобное наблюдали в охотничьих угодьях. Какие сдерживающие факторы препятствуют этому – пока неизвестно.</p>
    <p>Для уже выросших, но еще неуклюжих молодых животных и птиц, о которых идет речь, простое агрессивное поведение взрослых, очевидно, гораздо опаснее любых каннибальских прихотей. Эта опасность устраняется целым рядом очень четко организованных механизмов торможения, тоже почти неисследованных. Исключение составляет механизм поведения в бездушном сообществе кваквы, которому мы еще посвятим специальную небольшую главу, – его легко понять. Этот механизм позволяет оперившимся молодым птицам оставаться в колонии, хотя в ее тесных границах буквально каждая ветка на дереве является предметом яростного соперничества соседей. Пока молодая кваква, покинув гнездо, еще попрошайничает – это уже само по себе создает ей абсолютную защиту от любого нападения местной взрослой птицы. Прежде чем старшая птица вообще соберется клюнуть птенца, тот, квакая и хлопая крыльями, стремительно бросается к ней, старается схватить ее за клюв и «подоить» – потянуть клюв книзу, – как это всегда делают дети с клювами родителей, когда хотят, чтобы им отрыгнули пищу. Молодая кваква не знает в лицо своих родителей, и я не уверен, что эти последние узнают индивидуально своих детей; наверняка узнают друг друга только молодые птицы из одного гнезда. Как старая кваква, у которой нет настроения кормить, боязливо улетает, спасаясь от нападения собственного дитяти, – точно так же она улетает и от любого чужого; у нее и в мыслях нет ударить его. Аналогичные случаи мы знаем у многих животных, у которых от внутривидовой агрессии защищает инфантильное поведение.</p>
    <p>Еще более простой механизм позволяет молодой птице – уже взрослой, уже независимой, но еще далеко не равной в борьбе – приобрести небольшой собственный участок в пределах колонии. Молодая кваква, которая почти три года носит детский костюмчик в полоску, возбуждает у взрослых гораздо менее интенсивную агрессию, нежели птица во взрослом оперении. Это приводит к интересному явлению, которое я неоднократно наблюдал в Альтенберге, в колонии свободно гнездившейся кваквы.</p>
    <p>Молодая кваква совершенно безо всякого умысла приземляется где-нибудь в пределах семейного участка насиживающей пары – и ей везет: она попала не в центр его, около гнезда, который свирепо охраняется, а села подальше.</p>
    <p>Но при этом она разозлила соседа, который начинает наступать на пришельца в угрожающей позе – ползком, как это всегда бывает у кваквы. Однако при этом движении он приближается и к расположенному в том же направлении гнезду соседей, сидящей на яйцах пары, а поскольку он своей раскраской и угрожающей позой вызывает гораздо большую агрессивность, чем тихо и испуганно сидящая молодая птица, – именно его и берут на мушку соседи, поднимаясь в контратаку. Часто эта контратака проходит на волосок от молодой птицы и тем самым защищает ее. Поэтому кваквы «в полоску» всегда устраиваются между территориями постоянных жителей, выращивающих потомство, в строго определенных пределах, где появление взрослой птицы провоцирует нападение хозяина, а появление молодой – еще нет.</p>
    <p>Не так легко разобраться в механизме торможения, который надежно запрещает взрослым собакам всех европейских пород серьезно укусить молодую, в возрасте до 7–8 месяцев. По наблюдениям Тинбергена, у гренландских эскимосских собак этот запрет ограничивается молодежью собственной стаи; запрета кусать чужих щенков у них не существует. Быть может, так же обстоит дело и у волков. Каким образом узнается молодость собрата по виду – это еще не совсем ясно. Во всяком случае, рост не играет здесь никакой роли: крошечный, но старый и злобный фокстерьер относится к громадному ребенку-сенбернару, уже смертельно надоевшему своими неуклюжими приглашениями поиграть, так же терпеливо и дружелюбно, как к щенку такого же возраста собственной породы.</p>
    <p>Вероятно, существенные признаки, вызывающие это торможение, содержатся в поведении молодой собаки, а возможно и в запахе. Последнее проявляется в том, каким образом молодая собака прямо-таки напрашивается на нюхконтроль: если только приближение взрослого пса кажется молодому в какой-то степени опасным – он тотчас бросается на спину и тем самым предъявляет свой еще голенький щенячий животик, и к тому же выпускает несколько капель, которые взрослый тотчас же нюхает.</p>
    <p>Пожалуй еще интереснее и загадочнее, чем торможение, охраняющее уже подросшую, но еще беспомощную молодежь, – тот тормозящий агрессию механизм поведения, который запрещает «нерыцарское» поведение по отношению к «слабому полу». У толкунчиков, поведение которых уже описывалось, у богомолов и у многих других насекомых – как и у многих пауков – самки, как известно, являются сильным полом, и необходимы специальные механизмы поведения, препятствующие тому, что счастливый жених будет съеден раньше времени. У мантид – богомолов, – как известно, самка зачастую с аппетитом доедает переднюю половину самца, в то время как его задняя половина безмятежно выполняет великую миссию оплодотворения.</p>
    <p>Однако здесь нас должны занимать не эти капризы природы, а те механизмы, которые у очень многих птиц и млекопитающих – вплоть до человека – очень затрудняют избиение представительниц слабого пола, если не полностью препятствуют ему. Что касается человека – максима «Женщина неприкосновенна» справедлива лишь отчасти. В берлинском юморе, который часто смягчает добросердечием вообще-то мрачноватые краски, побитая мужем женщина говорит рыцарски вмешавшемуся прохожему: «Ну а вам-то что за дело, коль меня мой милый бьет?!» Но среди животных есть целый ряд видов, у которых при нормальных, т. е. не патологических, условиях никогда не бывает, чтобы самец всерьез напал на самку.</p>
    <p>Это относится, например, к собакам и, без сомнения, к волкам. Я бы совершенно не доверял кобелю, укусившему суку, и посоветовал бы его хозяину повышенную осторожность – особенно если в доме есть дети, – потому что в социальном торможении этого пса явно что-то нарушено.</p>
    <p>Однажды я пробовал выдать замуж свою суку Стази за огромного сибирского волка; когда я начал играть с ним – она пришла в ярость от ревности и совсем всерьез набросилась на него. Единственное, что он сделал, – подставил озверевшей рыжей фурии свое огромное светло-серое плечо, чтобы принять ее укусы на менее ранимое место. Совершенно такой же абсолютный запрет обидеть самку существует у некоторых вьюрковых птиц, скажем у снегиря, и даже у некоторых рептилий, как, например, у зеленой ящерицы.</p>
    <p>У самцов этого вида агрессивное поведение вызывается нарядом соперника, прежде всего ультрамариново-синим горлом и зеленой окраской остального тела, от которой и пошло название ящериц. Торможение, запрещающее кусать самку, явно основано на обонятельных признаках. Это мы с Г. Китцлером однажды узнали, когда самую крупную самку из наших зеленых ящериц коварно раскрасили под самца с помощью жирных цветных мелков. Когда мы выпустили прекрасную даму обратно в вольер, то она – разумеется, не подозревая о своей внешности, – кратчайшим путем побежала на территорию своего супруга. Увидев ее, он яростно бросился на предполагаемого самца-пришельца и широко раскрыл пасть для укуса. Но тут он уловил запах загримированной дамы и затормозил так резко, что его занесло и перевернуло. Затем он обстоятельно обследовал ее языком – и после того уже не обращал внимания на зовущую к бою расцветку, что уже само по себе примечательно для рептилии. Но самое интересное – это происшествие настолько потрясло нашего изумрудного рыцаря, что еще долго после того он и настоящих самцов сначала ощупывал языком, т. е. проверял их запах, и лишь потом переходил к нападению.</p>
    <p>Так его задело за живое то, что едва не укусил даму!</p>
    <p>Можно было бы подумать, что у тех видов, где кавалерам абсолютно запрещено кусать самок, дамы обходятся со всем мужским полом весьма дерзко и заносчиво. Как это ни загадочно – все обстоит как раз наоборот. Агрессивные крупные самки зеленой ящерицы, затевающие яростные баталии со своими сестрами, в буквальном смысле ползают на брюхе и перед самым юным, самым хилым самцом, даже если он втрое меньше ее весом, а его мужественность едва проявляется синим оттенком на горле, который можно сравнить с первым пухом на подбородке гимназиста. Самка поднимает от земли передние лапки и своеобразно встряхивает ими, словно хочет заиграть на рояле. Так же и суки – особенно тех пород, которые близки к северному волку, – относятся к избранному кобелю прямо-таки со смиренным почтением, хотя он никогда не кусал и вообще не доказывал свое превосходство какимлибо проявлением силы; они проявляют здесь почти такое же чувство, какое испытывают к человеку-хозяину. Однако самое интересное и самое непонятное – это иерархические отношения между самцами и самками у некоторых вьюрковых птиц из хорошо известного семейства кардуелид, к которому относятся чижи, щеглы, снегири, зеленушки и многие другие, в том числе канарейки.</p>
    <p>У зеленушек, например, согласно наблюдениям Р. Хинде, непосредственно в период размножения самка стоит выше самца, а в остальное время года – наоборот. К этому выводу приводит простое наблюдение, кто кого клюет и кто кому уступает. У снегирей, которых мы знаем особенно хорошо благодаря исследованиям Николаи, на основании таких же наблюдений и умозаключений можно прийти к выводу, что у этого вида, где пары остаются нерушимы из года в год, самка всегда иерархически выше самца. Снегирь-дама всегда слегка агрессивна, кусает супруга, и даже в церемонии ее приветствия, в так называемом «поцелуе», содержится изрядная толика агрессии, хотя и в строго ритуализованной форме. Снегирь, напротив, никогда не кусает и не клюет свою даму, и если судить об их иерархических отношениях упрощенно – только на основании того, кто кого клюет, – можно сказать, что она, несомненно, доминирует над ним. Но если присмотреться внимательнее, то приходишь к противоположному мнению. Когда супруга кусает снегиря, то он принимает позу отнюдь не подчинения или хотя бы испуга, а наоборот – сексуальной готовности, даже нежности.</p>
    <p>Таким образом, укусы самки не приводят самца в иерархически низшую позицию. Напротив, его пассивное поведение, манера, с какой он принимает наскоки самки, не впадая в ответную агрессию и, главное, не утрачивая своего сексуального настроя, – явно «производит впечатление», и не только на человека-наблюдателя.</p>
    <p>Совершенно аналогично ведут себя самцы собаки и волка по отношению к любым нападениям слабого пола.</p>
    <p>Даже если такие нападения вполне серьезны, как в случае с моей Стази, – ритуал безоговорочно требует от самца, чтобы он не только не огрызался, но и неуклонно сохранял бы «приветливое лицо» – держал бы уши вверх-назад и не топорщил шерсть на загривке. Кеер smiling! Единственная защита, какую мне приходилось наблюдать в подобных случаях, – интересно, что ее описал и Джек Лондон в «Белом клыке», – состоит в резком повороте задней части туловища, который действует в высшей степени «броско», особенно когда массивный кобель, сохраняя свою дружелюбную улыбку, отшвыривает крикливо нападающую на него сучку на метр в сторону.</p>
    <p>Мы вовсе не приписываем дамам птичьего или собачьего племени чрезмерно человеческих качеств, когда утверждаем, что пассивная реакция на их агрессивность производит на них впечатление. Невпечатляемость производит сильное впечатление – это очень распространенный принцип, как следует из многократных наблюдений за борьбой самцов прыткой ящерицы. В поразительно ритуализованных турнирных боях этих ящериц самцы прежде всего в особой позе демонстрируют друг другу свою тяжело бронированную голову, затем один из соперников хватает противника, но после короткой борьбы отпускает и ждет, чтобы тот в свою очередь схватил его. При равносильных противниках выполняется множество таких «ходов», пока один из них – совершенно невредимый, но истощенный – не прекратит борьбу. У ящериц, как и у многих других холоднокровных животных, менее крупные экземпляры «заводятся» несколько быстрее, т. е. подъем нового возбуждения, как правило, происходит у них быстрее, чем у более крупных и старых сородичей. В турнирных боях это почти всегда приводит к тому, что меньший из двух борцов первым хватает противника за загривок и дергает из стороны в сторону. При значительной разнице в размерах самцов может случиться, что меньший – кусавший первым, – отпустив, не ждет ответного укуса, а тотчас исполняет описанную выше позу смирения и убегает. Значит, и в чисто пассивном сопротивлении противника он заметил, насколько тот превосходит его.</p>
    <cite>
     <p>Эти чрезвычайно комичные происшествия всегда напоминают мне одну сцену из давно забытого фильма Чарли Чаплина: Чарли подкрадывается сзади к своему громадному сопернику, размахивается тяжелой палкой и изо всех сил бьет его по затылку. Гигант удивленно смотрит вверх и слегка потирает рукой ушибленное место, явно убежденный, что его укусило какое-то летучее насекомое.</p>
     <p>Тогда Чарли разворачивается – и улепетывает так, как это умел только он.</p>
    </cite>
    <p>У голубей, певчих птиц и попугаев существует очень примечательный ритуал, каким-то загадочным образом связанный с иерархическими отношениями супругов, – передача корма. Это кормление – при поверхностном наблюдении его, как правило, принимают за «поцелуй», – как и множество других внешне «самоотверженных» и «рыцарственных» действий животных и человека, интересным образом представляет собой не только социальную обязанность, но и привилегию, которая причитается индивиду высшего ранга. В сущности, каждый из супругов предпочел бы кормить другого, а не получать от него корм, по принципу «Давать – прекраснее, чем брать», или – когда пища отрыгивается из зоба – кормить прекраснее, чем есть. В благоприятных случаях удается увидеть совершенно недвусмысленную ссору: супруги выясняют вопрос, кто же из них имеет право кормить, а кому придется играть менее желательную роль несовершеннолетнего ребенка, который разевает клюв и позволяет кормить себя.</p>
    <p>Когда Николаи однажды воссоединил после долгой разлуки парочку одного из африканских видов мелких вьюрковых, то супруги тотчас же узнали друг друга, радостно полетели друг другу навстречу; но самка, очевидно, забыла свое прежнее подчиненное положение, потому что сразу вознамерилась отрыгивать из зоба и кормить партнера. Однако и он сделал то же, так что первый момент встречи был слегка омрачен выяснением отношений, в котором самец одержал верх; после этого супруга уже не пыталась кормить, а просила, чтобы кормили ее. У снегирей супруги не расстаются круглый год; может случиться, что самец начинает линять раньше, чем его супруга, и уровень его сексуальных и социальных претензий понижается, в то время как самка еще вполне «в форме» в обоих этих смыслах. В таких случаях – они часто происходят и в естественных условиях, – как и в более редких, когда самец утрачивает главенствующее положение из-за каких-либо патологических причин, нормальное направление передачи корма меняется на противоположное: самка кормит ослабевшего супруга. Как правило, наблюдателю кажется необычайно трогательным, что супруга так заботится о своем больном муже. Как уже сказано, такое толкование неверно: она и раньше, всегда с удовольствием кормила бы его, если бы это не запрещалось ей его иерархическим превосходством.</p>
    <p>Таким образом, очевидно, что социальное первенство самок у снегирей, как и у всех псовых, – это лишь видимость, которая создается «рыцарским» запретом для самца обидеть свою самку. Совершенно такое же, с формальной точки зрения, поведение мужчины в западной культуре являет замечательную аналогию между обычаем у людей и ритуализацией у животных. Даже в Америке, в стране безграничного почитания женщины, по-настоящему покорного мужа совершенно не уважают. Что требуется от идеального мужчины, – это, чтобы супруг, несмотря на подавляющее духовное и физическое превосходство, в соответствии с ритуально-регламентированным законом покорялся малейшему капризу своей самки. Знаменательно, что для презираемого, по-настоящему покорного мужа существует определение, взятое из поведения животных. Про такого говорят «hanpecked» (англ.) – «курицей клеваный», – и это сравнение замечательно иллюстрирует ненормальность мужской подчиненности, потому что настоящий петух не позволяет себя клевать ни одной курице, даже своей фаворитке. Впрочем, у петуха нет никаких запретов, которые мешали бы ему клевать кур.</p>
    <p>Самое сильное торможение, не позволяющее кусать самку своего вида, встречается у европейского хомяка.</p>
    <p>Быть может, у этих грызунов такой запрет особенно важен потому, что у них самец гораздо крупнее самки, а длинные резцы этих животных способны наносить особенно тяжелые раны. Эйбл-Эйбесфельдт установил, что, когда во время короткого брачного периода самец вторгается на территорию самки, проходит немалый срок, прежде чем эти закоренелые индивидуалисты настолько привыкнут друг к другу, что самка начинает переносить приближение самца. В этот период – и только тогда – хомяк-дама проявляет пугливость и робость перед мужчиной. В любое другое время она – яростная фурия, грызущая самца безо всякого удержу. При разведении этих животных в неволе необходимо своевременно разъединять партнеров после спаривания, иначе дело доходит до мужских трупов.</p>
    <p>Только что, при описании поведения хомяков, мы упомянули три факта, которые характерны для всех механизмов торможения, препятствующих убийству или серьезному ранению, – потому о них стоит поговорить более подробно. Во-первых, существует зависимость между действенностью оружия, которым располагает вид, и механизмом торможения, запрещающим применять это оружие против сородичей. Во-вторых, существуют ритуалы, цель которых состоит в том, чтобы задействовать у агрессивных сородичей именно эти механизмы торможения. В-третьих – на эти механизмы нельзя полагаться абсолютно, при случае они могут и не сработать.</p>
    <p>В другом месте я уже подробно объяснял, что торможение, запрещающее убийство или ранение сородича, должно быть наиболее сильным и надежным у тех видов, которые, во-первых, как профессиональные хищники располагают оружием, достаточным для быстрого и верного убийства крупной жертвы, а во-вторых – социально объединены. У хищников-одиночек – например, у некоторых видов куниц или кошек – бывает достаточно того, что сексуальное возбуждение затормаживает и агрессию, и охоту на такое время, чтобы обеспечить безопасное соитие полов. Но если крупные хищники постоянно живут вместе – как волки или львы, – надежные и постоянно действующие механизмы торможения должны быть в работе всегда, являясь совершенно самостоятельными и не зависящими от изменений настроения отдельного зверя.</p>
    <p>Таким образом возникает особенно трогательный парадокс: как раз наиболее кровожадные звери – прежде всего волк, которого Данте назвал «непримиримым зверем» (bestia senza pace), – обладают самыми надежными тормозами против убийства, какие только есть на Земле. Когда мои внуки играют со сверстниками – присмотр кого-то из взрослых необходим. Но я со спокойной душой оставляю их одних в обществе нашей собаки, хотя это крупная псина, помесь чау с овчаркой, чрезвычайно свирепая на охоте. Социальные запреты, на которые я полагаюсь в подобных случаях, отнюдь не являются чем-то приобретенным в процессе одомашнивания – они, вне всяких сомнений, перешли в наследство от волка.</p>
    <p>Очевидно, что у разных животных механизмы социального торможения приводятся в действие очень разными признаками. Например, как мы видели, запрет кусать самку у самцов зеленой ящерицы наверняка зависит от химических раздражителей; несомненно, так же обстоит дело и с запретом у кобеля кусать суку, а его бережное отношение к любым молодым собакам явно вызывается и их поведением. Поскольку торможение – как еще будет показано в дальнейшем – это активный процесс, который противостоит какому-то столь же активному побуждению и подавляет его, или видоизменяет, то вполне правомочно говорить, что процессы торможения высвобождаются, разряжаются, точно так же как мы говорили о разрядке какого-либо инстинктивного действия. Разнообразные передатчики стимулов, которые у всех высших животных включают в работу активное ответное поведение, в принципе не отличаются от тех, какие включают социальное торможение. В обоих случаях передатчик стимула состоит из бросающихся в глаза структур, ярких цветов и ритуализованных движений, а чаще всего – из комбинации всех этих компонентов. Очень хороший пример того, насколько одинаковые принципы лежат в основе конструкций для передачи стимулов, включающих и активное действие, и торможение, – являют релизер боевого поведения у журавлей и релизер запрета обидеть птенца у некоторых пастушковых птиц. В обоих случаях на затылке птицы развилась маленькая тонзура, голое пятно, на котором под кожей находится сильно разветвленная сеть сосудов, так называемое «набухающее тело». В обоих случаях этот орган наполняется кровью и в таком состоянии, как выпуклая рубиново-красная шапочка, демонстрируется сородичу поворотом головы. Но функция этих двух релизеров, возникших совершенно независимо друг от друга, настолько противоположны, насколько это вообще возможно: у журавлей этот сигнал означает агрессивное настроение и, соответственно, вызывает у противника – в зависимости от соотношения сил – или контрагрессию, или стремление к бегству. У водяного пастушка и некоторых родственных ему птиц – и этот орган, и жест его демонстрации свойственны только птенцам и служат исключительно для того, чтобы включать у взрослых сородичей специфический запрет обижать маленьких. Птенцы водяных пастушков «по ошибке» трагикомично предъявляют свои рубиновые шапочки не только агрессорам своего вида. Одна такая птаха, которую я растил у себя, подставляла шапочку утятам; те, естественно, на этот сугубо видовой сигнал водяного пастушка отвечали не торможением, а как раз клевали его в красную головку. И как ни мягок клювик у крошечного утенка, но мне пришлось разъединить птенцов.</p>
    <p>Ритуализованные движения, обеспечивающие торможение агрессии у сородичей, обычно называют позами покорности или умиротворения; второй термин, пожалуй, лучше, поскольку он не так склоняет к субъективизации поведения животных. Церемонии такого рода, как и ритуализованные выразительные движения вообще, возникают разными путями. При обсуждении ритуализации мы уже видели, каким образом из конфликтного поведения, из движений намерения и т. д. могут возникнуть сигналы с функцией сообщения, и какую власть приобретают эти ритуалы. Все это было необходимо, чтобы разъяснить сущность и действие тех умиротворяющих движений, о которых пойдет речь теперь.</p>
    <p>Интересно, что громадное количество жестов умиротворения у самых различных животных возникло под селекционным давлением, которое оказывали механизмы поведения, вызывающие борьбу. Животное, которому нужно успокоить сородича, делает все возможное, чтобы – если высказать это по-человечески – не раздражать его. Рыба, возбуждая у сородича агрессию, расцвечивает свой яркий наряд, распахивает плавники или жаберные крышки и демонстрирует максимально возможный контур тела, двигается резко, проявляя силу; когда она просит пощады – все наоборот, по всем пунктам. Она бледнеет, по возможности прижимает плавники и поворачивается к сородичу, которого нужно успокоить, узким сечением тела, двигается медленно, крадучись, буквально пряча все стимулы, вызывающие агрессию. Петух, серьезно побитый в драке, прячет голову в угол или за какое-нибудь укрытие, и таким образом отнимает у противника непосредственные стимулы боевого возбуждения, исходящие из его гребня и бороды. О некоторых коралловых рыбах, у которых кричаще-яркий наряд описанным образом запускает в ход внутривидовую агрессию, мы уже знаем, что они снимают эту раскраску, когда должны мирно сойтись для спаривания.</p>
    <p>При исчезновении сигнала, призывающего к борьбе, поначалу избегается только выплеск внутривидовой агрессии; активное торможение уже начатого нападения еще не включается. Однако совершенно очевидно, что с точки зрения эволюции здесь всего один шаг от первого до второго; и как раз возникновение умиротворяющих жестов из сигналов борьбы «с обратным знаком» являет тому прекрасный пример. Естественно, у очень многих животных угроза заключается в том, что противнику многозначительно «суют под нос» свое оружие, будь то зубы, когти, клюв, сгиб крыла или кулак. Поскольку у таких видов все эти прелестные жесты принадлежат к числу сигналов, «понимание» которых заложено в наследственности, то в зависимости от силы адресата они вызывают у него либо ответную угрозу, либо бегство; а способ возникновения жестов, предотвращающих борьбу, определен здесь однозначно: они должны состоять в том, что ищущее мира животное отворачивает оружие от противника.</p>
    <p>Однако оружие почти никогда не служит только для нападения, оно необходимо и для защиты, для отражения ударов, – и потому в этой форме жестов умиротворения есть большое «но»: каждое животное, выполняющее такой жест, очень опасно разоружается, а во многих случаях и подставляет противнику незащищенным самое уязвимое место своего тела. Тем не менее эта форма жеста покорности распространена чрезвычайно широко, и была «найдена» независимо друг от друга самыми различными группами позвоночных. Побежденный волк отворачивает голову и подставляет победителю чрезвычайно ранимую боковую сторону шеи, выгнутую навстречу укусу. Галка подставляет под клюв той, кого нужно умиротворить, свой незащищенный затылок: как раз то место, которое стараются достать эти птицы при серьезном нападении с целью убийства. Это совпадение настолько бросается в глаза, что я долгое время думал, будто такое выпячивание самого уязвимого места существенно для действенности позы умиротворения. У волка и собаки это выглядит действительно так, потому что молящий о пощаде подставляет победителю яремную вену. И хотя отведение оружия, несомненно, было поначалу единственным действующим элементом в жесте умиротворения, – в моем прежнем предположении есть определенная доля истины.</p>
    <p>Если бы зверь внезапно подставил разъяренному противнику самую ранимую часть тела незащищенной, полагаясь лишь на то, что происходящее при этом выключение боевых стимулов будет достаточным, чтобы предотвратить его атаку, – это было бы самоубийственной затеей.</p>
    <p>Мы слишком хорошо знаем, насколько медленно происходит переход к равновесию от господства одного инстинкта над другим, и потому можем смело утверждать, что простое изъятие боевого стимула повело бы лишь к постепенному снижению агрессивности нападающего животного.</p>
    <p>Таким образом, если внезапное принятие позы покорности тотчас же останавливает еще грозящее нападение победителя, то мы имеем право с достаточной достоверностью предположить, что такая поза создает специальную стимулирующую ситуацию – и тем самым включает какое-то активное торможение.</p>
    <p>Это безусловно верно в отношении собак, у которых я много раз видел, что побежденный внезапно принимает позу покорности и подставляет победителю незащищенную шею – тот проделывает движение смертельной встряски «вхолостую», т. е. возле самой шеи поверженного противника, но без укуса и с закрытой пастью. То же самое относится к трехпалой чайке – среди чаек – и к галке среди врановых птиц. Среди чаек, поведение которых известно особенно хорошо благодаря исследованиям Тинбергена и его учеников, трехпалая чайка занимает особое положение, в том смысле, что экологическое своеобразие – она гнездится по кромкам скальных обрывов – привязывает ее к гнезду. Птенцы, находящиеся в гнезде, нуждаются в действенной защите от возможного нападения чужих чаек больше, чем такие же малыши других видов, растущие на земле: те, если потребуется, могут убежать. Соответственно и жест умиротворения у трехпалых чаек не только более развит, но и подчеркнут у молодых птиц особым цветным узором, усиливающим его действие. Отворачивание клюва от партнера действует как жест умиротворения у всех чаек. Однако, если у серебристой чайки и у клуши, как и у других крупных чаек рода Larus, такое движение не слишком бросается в глаза и уж никак не выглядит особым ритуалом, то у простой чайки это строго определенная танцеобразная церемония, при которой один из партнеров приближается к другому или же оба идут друг другу навстречу – если ни один не замышляет зла, – отвернув клюв точно на 180 градусов и повернувшись к другому затылком. Это «оповещение головой», как называют его английские авторы, оптически подчеркивается тем, что черно-коричневая лицевая маска и темно-красный клюв чайки при таком жесте умиротворения убираются назад, а их место занимает белоснежное оперение затылка. Если у обыкновенной чайки главную роль играет исчезновение включающих агрессию признаков – черной маски и красного клюва, – то у молодой трехпалой чайки особенно подчеркивается цветным узором поворот затылка: на белом фоне здесь появляется темный рисунок характерной формы, который – совершенно очевидно – действует как специальный тормоз агрессивного поведения.</p>
    <p>Параллель такому развитию сигнала, тормозящего агрессию у чаек, существует и у врановых птиц. Пожалуй, все крупные черные и серые врановые в качестве жеста умиротворения подчеркнуто отворачивают голову от своего партнера. У многих, как у вороны и у африканского белогрудого ворона, затылочная область, которую подставляют при этом жесте, чтобы успокоить партнера, обозначена светлым пятном.</p>
    <p>У галок, которым в силу их тесной совместной жизни в колониях, очевидно, в особенности необходим действенный жест умиротворения, та же часть оперения заметно отличается от остального черного не только замечательной шелковисто-серой окраской. Эти перья, кроме того, значительно длиннее и – как украшающие перья некоторых цапель – не имеют крючочков на бородках, так что образуют бросающийся в глаза пышный и блестящий венец, когда в максимально распушенном виде подставляются жестом покорности под клюв сородича. Чтобы тот в такой ситуации клюнул, – не бывает никогда, даже если более слабый принял позу покорности в самый момент его атаки. В большинстве случаев птица, только что яростно нападавшая, реагирует социальным «поглаживанием»: дружески перебирает и чистит перья на затылке покорившегося сородича. Поистине трогательная форма заключения мира!</p>
    <p>Существует целый ряд жестов покорности, которые восходят к инфантильному, детскому поведению, а также и другие, очевидно произошедшие от поведения самок при спаривании. Однако в своей нынешней функции эти жесты не имеют ничего общего ни с ребячливостью, ни с дамской сексуальностью, а лишь обозначают (в переводе на человеческий язык): «Не трогай меня, пожалуйста!» Напрашивается предположение, что у этих животных специальные механизмы торможения запрещали нападение на детей или, соответственно, на самок еще до того, как такие выразительные движения приобрели общий социальный смысл. Но если так – можно предположить, что именно через них из пары и семьи развилась более крупная социальная группа.</p>
    <p>Тормозящие агрессию жесты подчинения, которые развились из требовательных выразительных движений молодых животных, распространены в первую очередь у псовых. Это и неудивительно, потому что у них так сильно торможение, защищающее детей. Р. Шенкель показал, что очень многие жесты активного подчинения – т. е. дружеской покорности по отношению к «уважаемому», но не вызывающему страха сородичу высшего ранга – происходят непосредственно из отношений щенка с его матерью. Когда собака тычет мордой, теребит лапой, лижет щеку возле рта – как все мы знаем у дружелюбных псов, – все это, говорит Шенкель, производные от движений при сосании или при просьбе накормить. Точно так же, как учтивые люди могут выражать друг другу взаимную покорность, хотя в действительности между ними существуют вполне однозначные отношения иерархии, так и две взаимно дружелюбные собаки исполняют друг для друга инфантильные жесты смирения, особенно при дружеском приветствии после долгой разлуки. Эта взаимная предупредительность и у волков заходит настолько далеко, что Мури – во время своих замечательно успешных полевых наблюдений в горах Мак-Кинли – зачастую не мог определить иерархические отношения двух взрослых самцов по их выразительным движениям приветствия. На острове Айл-Ройял, расположенном в Национальном парке Великого озера, С. Л. Эллен и Л. Д. Мэч наблюдали неожиданную функцию церемонии приветствия. Стая, состоявшая примерно из 20 волков, жила зимой за счет лосей, причем, как выяснилось, исключительно за счет ослабевших животных. Волки останавливают каждого лося, до которого могут добраться, но вовсе не стараются его разорвать, а тотчас прекращают свое нападение, если тот начинает защищаться энергично и мощно. Если же они находят лося, который ослаблен паразитами, инфекцией или, как это часто у жвачных, зубной фистулой, – тут они сразу замечают, что есть надежда поживиться. В этом случае все члены стаи вдруг собираются вместе и рассыпаются во взаимных церемониях: толкают друг друга мордами, виляют хвостами – короче, ведут себя друг с другом, как наши собаки, когда мы собираемся с ними гулять. Эта общая «нос-к-носу-конференция» (так она называется по-английски), безо всяких сомнений, означает соглашение, что на обнаруженную только что жертву будет устроена вполне серьезная охота. Как здесь не вспомнить танец воинов масаи, которые ритуальной пляской поднимают себе дух перед охотой на льва!</p>
    <p>Выразительные движения социальной покорности, которые развились из дамского приглашения к соитию, обнаруживаются у обезьян, особенно у павианов. Ритуальный поворот задней части тела, которая зачастую роскошно, совершенно фантастически окрашена для оптического подчеркивания этой церемонии, в современной своей форме у павианов едва ли имеет что-либо общее с сексуальностью и сексуальной мотивацией. Он означает лишь то, что обезьяна, производящая этот ритуал, признает более высокий ранг той, которой он адресован» Уже совсем крошечные обезьянки прилежно выполняют этот обычай без какого-либо наставления. У Катарины Хейнрот была самка павиана Пия, которая росла среди людей почти с самого рождения, – так она, когда ее выпускали в незнакомую комнату, торжественно исполняла церемонию «подставления попки» перед каждым стулом. Очевидно, стулья внушали ей страх. Самцы павианов обращаются с самками властно и грубо, и хотя – согласно полевым наблюдениям Уошбэрна и Деворе – на свободе это обращение не так жестоко, как можно предположить по их поведению в неволе, оно разительно отличается от церемонной учтивости псовых и гусей. Поэтому понятно, что у этих обезьян легко отождествляются значения «Я – твоя самка» и «Я – твой раб». Происхождение символики этого примечательного жеста проявляется и в том, каким именно образом адресат заявляет, что принял его к сведению. Я видел однажды в Берлинском зоопарке, как два сильных старых самца-гамадрила на какое-то мгновение схватились в серьезной драке. В следующий миг один из них бежал, а победитель гнался за ним, пока наконец не загнал в угол, – у побежденного не осталось другого выхода, кроме жеста смирения. В ответ победитель тотчас отвернулся и гордо, на вытянутых лапах, пошел прочь.</p>
    <p>Тогда побежденный, вереща, догнал его и начал простотаки назойливо преследовать своей подставленной задницей, до тех пор пока сильнейший не «принял к сведению» его покорность: с довольно скучающей миной оседлал его и проделал несколько небрежных копулятивных движений. Только после этого побежденный успокоился, очевидно убежденный, что его мятеж был прощен.</p>
    <p>Среди различных – и происходящих из различных источников – церемоний умиротворения нам осталось рассмотреть еще те, которые, по-моему, являются важнейшими для нашей темы. А именно – ритуалы умиротворения или приветствия, уже упоминавшиеся вкратце, которые произошли в результате переориентации атакующих движений. Они отличаются от всех до сих пор описанных церемоний умиротворения тем, что не затормаживают агресссию, но отводят ее от определенных сородичей и направляют на других. Я уже говорил, что это переориентирование агрессивного поведения является одним из гениальнейших изобретений эволюции, но это еще не все. Везде, где наблюдается переориентированный ритуал умиротворения, церемония связана с индивидуальностью партнеров, принимающих в ней участие. Агрессия некоего определенного существа отводится от второго, тоже определенного, в то время как ее разрядка на всех остальных сородичей, остающихся анонимными, не подвергается торможению. Так возникает различие между другом и всеми остальными, и в мире впервые появляется личная связь отдельных индивидов. Когда мне возражают, что животное – это не личность, то я отвечаю, что личность начинается именно там, где каждое из двух существ играет в жизни другого существа такую роль, которую не может сразу взять на себя ни один из остальных сородичей. Другими словами, личность начинается там, где впервые возникает личная дружба.</p>
    <p>По своему происхождению и по своей первоначальной функции личные узы относятся к тормозящим агрессию, умиротворяющим механизмам поведения, и поэтому их следовало бы отнести в главу о поведении, аналогичном моральному. Однако они создают настолько необходимый фундамент для построения человеческого общества и настолько важны для темы этой книги, что о них нужно говорить особо. Но той главе придется предпослать еще три, потому что, только зная другие возможные формы совместной жизни, при которых личная дружба и любовь не играют никакой роли, можно в полной мере оценить их значение для организации человеческого общества. Итак, я опишу сначала анонимную стаю, затем бездушное объединение у кваквы и, наконец, вызывающую равно и уважение, и отвращение общественную организацию крыс, – и лишь после этого обращусь к естественной истории тех связей, которые всего прекраснее и прочнее на нашей Земле.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 8</p>
     <p>Анонимная стая</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Осилить массу можно только массой</p>
     <text-author><emphasis>Гете</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>Первая из трех форм сообщества, которые мы хотим сравнить с единением, построенном на личной дружбе и любви, – пожалуй, в качестве древнего и мрачного фона, – это так называемая анонимная стая. Это самая частая и, несомненно, самая примитивная форма сообщества, которая обнаруживается уже у многих беспозвоночных, например, у каракатиц и у насекомых. Однако это вовсе не значит, что она не встречается у высших животных; даже люди при определенных, подлинно страшных обстоятельствах могут впасть в состояние анонимной стаи, «отступить в нее», как бывает при панике.</p>
    <p>Термином «стая» мы обозначаем не любые случайные скопления отдельных существ одного и того же вида, которые возникают, скажем, когда множество мух или коршунов собираются на падали, либо когда на каком-нибудь особенно благоприятном участке приливной зоны образуются сплошные скопления улиток или актиний. Понятие стаи определятся тем, что отдельные особи некоторого вида реагируют друг на друга сближением, а значит, их удерживают вместе какие-то поведенческие акты, которые одно или несколько отдельных существ вызывают у других таких же. Поэтому для стаи характерно, что множество существ, тесно сомкнувшись, движутся в одном направлении.</p>
    <p>Сплоченность анонимной стаи вызывает ряд вопросов физиологии поведения. Они касаются не только функционирования органов чувств и нервной системы, создающих взаимопритяжение, «позитивный таксис», но – прежде всего – и высокой избирательности этих реакций.</p>
    <p>Когда стадное существо любой ценой стремится быть в непосредственной близости ко множеству себе подобных и лишь в исключительных, крайних случаях удовлетворяется в качестве эрзац-объектов животными другого вида – это требует объяснения. Такое стремление может быть врожденным, как, например, у многих уток, которые избирательно реагируют на цвет оперения своего вида и летят следом; оно может зависеть и от индивидуального обучения.</p>
    <p>Мы не сможем ответить на многие «Почему? «, возникающие в связи с объединением анонимной стаи, до тех пор, пока не решим проблему «Зачем? «, в том смысле, в каком рассматривали ее в начале книги. При постановке этого вопроса мы сталкиваемся с парадоксом: так легко оказалось найти вполне убедительный ответ на бессмысленный с виду вопрос, для чего может быть полезна «вредная» агрессия, о значении которой для сохранения вида мы знаем уже из 3-й главы; но, странным образом, очень трудно сказать, для чего нужно объединение в громадные анонимные стаи, какие бывают у рыб, птиц и многих млекопитающих. Мы слишком привыкли видеть эти сообщества; а поскольку мы сами тоже социальные существа – нам слишком легко представить себе, что одинокая сельдь, одинокий скворец или бизон не могут чувствовать себя благополучно. Поэтому вопрос «Зачем?» просто не приходит в голову. Однако правомочность такого вопроса тотчас становится ясной, едва мы присмотримся к очевидным недостаткам крупных стай: большому количеству животных трудно найти корм, спрятаться невозможно (а эту возможность естественный отбор в других случаях оценивает очень высоко), возрастает подверженность паразитам, и т. д., и т. п.</p>
    <p>Легко предположить, что одна сельдь, плывущая в океане сама по себе, или один вьюрок, самостоятельно улетающий по осени в свои скитания, или один лемминг, пытающийся в одиночку найти угодья побогаче при угрозе голода, – они имели бы лучшие шансы на выживание. Плотные стаи, в которых держатся эти животные, просто-таки провоцируют их эксплуатацию «хищниками одного удара», вплоть до «Германского акционерного общества рыболовства в Северном море». Мы знаем, что инстинкт, собирающий животных, обладает огромной силой, и что притягивающее действие, которое оказывает стая на отдельных животных и небольшие их группы, возрастает с размером стаи, причем вероятно даже в геометрической прогрессии. В результате у многих животных, как например у вьюрков, может возникнуть смертельный порочный круг. Если под влиянием случайных внешних обстоятельств – например, чрезвычайно обильный урожай буковых орешков в определенном районе, – зимнее скопление этих птиц значительно, на порядок, превысит обычную величину, то их лавина перерастает экологически допустимые пределы, и птицы массами гибнут от голода. Я имел возможность наблюдать такое гигантское скопление зимой 1951 года близ Турензее в Швейцарии. Под деревьями, на которых спали птицы, каждый день лежало много-много трупиков; несколько выборочных проб с помощью вскрытия однозначно указали на голодную смерть.</p>
    <cite>
     <p>Я полагаю, будет вполне естественно, если из явных и крупных недостатков, присущих жизни в больших стаях, мы извлечем тот вывод, что в каком-то другом отношении такая жизнь должна иметь какие-то преимущества, которые не только спорят с этими недостатками, но и превышают их – настолько, что селекционное давление выпестовало сложные поведенческие механизмы образования стаи.</p>
    </cite>
    <p>Если стадные животные хотя бы в малейшей степени вооружены – как, скажем, галки, мелкие жвачные или маленькие обезьяны, – то легко понять, что для них единство – это сила. Отражение хищника или защита схваченного им члена стаи даже не обязательно должны быть успешными, чтобы иметь видосохраняющую ценность. Если социальная защитная реакция галок и не приводит к спасению галки, попавшей в когти ястреба, а лишь докучает ястребу настолько, что он начинает охотиться на галок чуть-чуть менее охотно, чем, скажем, на сорок, – этого уже достаточно, чтобы защита товарища приобрела весьма существенную роль. То же относится к «запугиванию», с которым преследует хищника самец косули, или к яростным воплям, с какими преследуют тигра или леопарда многие обезьянки, прыгая по кронам деревьев на безопасной высоте и стараясь подействовать тому на нервы.</p>
    <p>Из таких же начал путем вполне понятных постепенных переходов развились тяжеловооруженные боевые порядки буйволов, павианов и других мирных героев, перед оборонной мощью которых пасуют и самые страшные хищники.</p>
    <p>Но какие преимущества приносит тесная сплоченность стаи безоружным – сельди и прочей косяковой рыбешке, мелким птахам, полчищами совершающим свои перелеты, и многим-многим другим? У меня есть только один предположительный ответ, и я высказываю его с сомнением, так как мне самому трудно поверить, что одна-единственная, маленькая, но широко распространенная слабость хищников имеет столь далеко идущие последствия в поведении животных, служащих им добычей. Эта слабость состоит в том, что очень многие, а может быть даже и все хищники, охотящиеся на одиночную жертву, неспособны сконцентрироваться на одной цели, если в то же время множество других, равноценных, мельтешат в их поле зрения. Попробуйте сами вытащить одну птицу из клетки, в которой их много. Даже если вам вовсе не нужна какая-то определенная птица, а просто нужно освободить клетку, вы с изумлением обнаружите, что необходимо твердо сконцентрироваться именно на какой-то определенной, чтобы вообще поймать хоть одну. Кроме того, вы поймете, насколько трудно сохранять эту нацеленность на определенный объект и не позволить себе отвлекаться на другие, которые кажутся более доступными. Другую птицу, которая вроде бы лезет под руку, почти никогда схватить не удается, потому что вы не следили за ее движениями в предыдущие секунды и не можете предвидеть, что она сделает в следующий момент. И еще – как это ни поразительно – вы часто будете хватать по промежуточному направлению, между двумя одинаково привлекательными.</p>
    <p>Очевидно, как раз тоже самое происходит и с хищниками, когда им одновременно предлагается множество целей. На золотых рыбках экспериментально установлено, что они, парадоксальным образом, хватают меньшее количество водяных блох, если их предлагается слишком много сразу. Точно так же ведут себя ракеты с радарным наведением на самолет: они пролетают по равнодействующей между двумя целями, если те расположены близко друг к другу и симметрично по отношению к первоначальной траектории. Хищная рыба, как и ракета, лишена способности проигнорировать одну цель, чтобы сконцентрироваться на другой. Так что причина, по которой сельди стягиваются в плотный косяк, вполне вероятно, та же, что и у реактивных истребителей, которые мы видим в небе летящими плотно сомкнутым строем, что отнюдь не безопасно даже при самом высоком классе пилотов.</p>
    <p>Человеку, не вникавшему в эти проблемы, такое объяснение может показаться притянутым за уши, однако за его правильность говорят весьма веские аргументы. Насколько я знаю, не существует ни одного единственного вида, живущего в тесном стайном объединении, у которого отдельные животные в стае, будучи взволнованны – например, заподозрив присутствие хищного врага, – не стремились бы стянуться плотнее. Как раз у самых маленьких и самых беззащитных животных это заметно наиболее отчетливо, так что у многих рыб это делают только мальки, а взрослые – уже нет. Некоторые рыбы в случае опасности собираются в такую плотную массу, что она выглядит как одна громадная рыбина; а поскольку многие довольно глупые хищники, например барракуда, очень боятся подавиться, напав на слишком крупную добычу, – это может играть своеобразную защитную роль.</p>
    <p>Еще один очень сильный довод в пользу правильности моего объяснения вытекает из того, что, очевидно, ни один крупный профессиональный хищник не нападает на жертву внутри плотного стада. Не только крупные млекопитающие хищники, как лев и тигр, задумываются об обороноспособности их добычи, прежде чем прыгнуть на буйвола в стаде. Мелкие хищники, охотящиеся на беззащитную дичь, тоже почти всегда стараются отбить от стаи кого-то одного, прежде чем соберутся всерьез на него напасть. Сапсан и чеглок имеют даже специальный охотничий прием, который служит исключительно этой цели и никакой другой. В. Бээбе наблюдал то же самое у рыб в открытом море. Он видел, как крупная макрель следует за косяком мальков рыбы-ежа и терпеливо ждет, пока какая-нибудь-одна рыбка не отделится наконец от плотного строя, чтобы самой схватить какую-то мелкую добычу.</p>
    <p>Такая попытка неизменно заканчивалась гибелью маленькой рыбки в желудке большой.</p>
    <p>Перелетные стаи скворцов, очевидно, используют затруднения хищника с выбором цели для того, чтобы специальной воспитательной мерой внушать ему дополнительное отвращение к охоте на скворцов. Если стая этих птиц замечает в воздухе ястреба-перепелятника или чеглока, то она стягивается настолько плотно, что кажется – птицы уже не в состоянии работать крыльями. Однако таким строем скворцы не уходят от хищника, а спешат ему навстречу и в конце концов обтекают его со всех сторон, как амеба обтекает питательную частицу, пропуская ее внутрь себя в маленьком пустом объеме, в «вакуоли». Некоторые наблюдатели предполагали, что в результате такого маневра у хищной птицы забирается воздух из-под крыльев, так что она не может не только нападать, но и вообще летать. Это, конечно, бессмыслица; но такое переживание наверняка бывает для хищника достаточно мучительным, чтобы оказать упомянутое воспитательное воздействие; так что это поведение имеет видосохраняющую ценность.</p>
    <p>Многие социологи полагают, что изначальной формой социального объединения является семья, а уже из нее в процессе эволюции развились все разнообразные формы сообществ, какие мы встречаем у высших животных. Это может быть верно для общественных насекомых, а возможно, и для некоторых млекопитающих, включая приматов и человека, но такое утверждение нельзя обобщать.</p>
    <p>Самая первая форма «сообщества» – в самом широком смысле слова – это анонимное скопление, типичный пример которого нам дают рыбы в мировом океане. Внутри такого скопления нет ничего похожего на структуру; никаких вожаков и никаких ведомых – лишь громадная масса одинаковых элементов. Несомненно, они взаимно влияют друг на друга; несомненно, существуют какие-то простейшие формы «взаимопонимания» между особями, составляющими эти скопления. Когда кто-то из них замечает опасность и спасается бегством, – все остальные, кто может заметить его страх, заражаются этим настроением.</p>
    <p>Насколько широко распространится такая паника в крупном косяке, окажется ли она в состоянии побудить весь косяк к повороту и бегству – это сугубо количественный вопрос; ответ здесь зависит от того, сколько особей испугались и насколько интенсивно они удирали. Так же можег среагировать весь косяк и на привлекающий стимул, вызывающий «позитивный таксис», даже в том случае, если его заметила лишь одна особь. Ее решительное движение наверняка увлечет в том же направлении и других рыб, и снова лишь вопрос количества, позволит ли себя увлечь весь косяк.</p>
    <p>Чисто количественное, в определенном смысле очень демократическое проявление такой «передачи настроений» состоит в том, что решение дается косяку тем труднее, чем больше в нем рыб и чем сильнее у них стадный инстинкт. Рыба, которая по какой-то причине поплыла в определенном направлении, вскоре волей-неволей выплывает из косяка и попадает при этом под влияние всех стимулов, побуждающих ее вернуться. Чем больше рыб выплывает в одном и том же направлении, – какие бы внешние стимулы ни побуждали каждую из них, – тем скорее они увлекут весь косяк; чем больше косяк – а вместе с тем и его обратное влияние, – тем меньшее расстояние проплывают его предприимчивые представители, прежде чем повернут обратно, словно притянутые магнитом. Поэтому большая стая мелких и плотно сбившихся рыбок являет жалкий образец нерешительности. То и дело предприимчивые рыбки образуют маленькие группы, которые вытягиваются из стаи, как ложноножка у амебы.</p>
    <p>Чем длиннее становятся эти псевдоподии, тем они делаются тоньше, и тем сильнее, очевидно, становится напряжение вдоль них; как правило, этот поиск заканчивается стремительным бегством в глубь стаи. Когда видишь это – поневоле начинаешь нервничать, сомневаться в демократии и находить достоинства в политике правых.</p>
    <p>Что такие сомнения мало оправданны – доказывает простой, но очень важный для социологии опыт, который провел однажды на речных гольянах Эрих фон Хольст. Он удалил одной-единственной рыбе этого вида передний мозг, отвечающий – по крайней мере у этих рыб – за все реакции стайного объединения. Гольян без переднего мозга выглядит, ест и плавает, как нормальный; единственный отличающий его поведенческий признак состоит в том, что ему безразлично, если никто из товарищей не следует за ним, когда он выплывает из стаи. Таким образом, у него отсутствует нерешительная «оглядка» нормальной рыбы, которая, даже если очень интенсивно плывет в каком-либо направлении, уже с самых первых движений обращает внимание на товарищей по стае: плывут ли за ней и сколько их, плывущих следом. Гольяну без переднего мозга это было совершенно безразлично; если он видел корм или по какой-то другой причине хотел кудато, он решительно плыл туда – и, представьте себе, вся стая плыла следом. Искалеченное животное как раз изза своего дефекта стало несомненным лидером.</p>
    <p>Внутривидовая агрессия, разделяющая и отдаляющая сородичей, по своему действию противоположна стадному инстинкту, так что – само собой разумеется – сильная агрессивность и тесное объединение несовместимы. Однако не столь крайние проявления обоих механизмов поведения отнюдь не исключают друг друга. И у многих видов, образующих большие скопления, отдельные особи никогда не переступают определенного предела: между каждыми двумя животными всегда сохраняется какое-то постоянное пространство. Хорошим примером тому служат скворцы, которые рассаживаются на телеграфном проводе с правильными промежутками, словно жемчужины в ожерелье. Дистанция между каждыми двумя скворцами в точности соответствует их возможности достать друг друга клювом. Непосредственно после приземления скворцы размещаются случайным образом; но те, которые оказались слишком близко друг к другу, тотчас затевают драку, и она продолжается до тех пор, пока повсюду не установится «предписанный» интервал, очень удачно обозначенный Хедигером как индивидуальная дистанция. Пространство, радиус которого определен индивидуальной дистанцией, можно рассматривать как своего рода крошечную транспортабельную территорию, потому что поведенческие механизмы, обеспечивающие поддержание этого пространства, в принципе ничем не отличаются от описанных выше, определяющих границы соседних владений. Бывают и настоящие территории – например, у олушей, гнездящихся колониями, – которые возникают в точности так же, как распределяются сидячие места у скворцов: крошечное владение пары олушей имеет как раз такие размеры, что две соседние птицы, находясь каждая в центре своего «участка» (т. е. сидя на гнезде), только-только не достают друг друга кончиком клюва, когда обе вытянут шеи, как только могут.</p>
    <p>Итак, стайное объединение и внутривидовая агрессия не совсем исключают друг друга, но мы упомянули об этом лишь для полноты общей картины.</p>
    <p>Вообще же для стайных животных типично отсутствие какой бы то ни было агрессивности, а вместе с тем и отсутствие индивидуальной дистанции. Сельдевые и карповые косяковые рыбы не только при беспокойстве, но и в покое держатся так плотно, что касаются друг друга; и у многих рыб, которые во время нереста становятся территориальными и крайне агрессивными, всякая агрессивность совершенно исчезает, как только эти животные, позаботившись о продолжении рода, снова собираются в стаи, как многие цихлиды, колюшка и другие. В большинстве случаев неагрессивное косяковое состояние рыб внешне проявляется в их особой окраске. У очень многих видов птиц тоже господствует обычай – на время, не связанное с заботой о потомстве, вновь собираться в большие анонимные стаи, как это бывает у аистов и цапель, у ласточек и очень многих других певчих птиц, у которых супруги осенью и зимой не сохраняют никаких связей.</p>
    <p>Лишь у немногих видов птиц и в больших перелетных стаях супружеские пары – или, точнее, родители и дети – держатся вместе, как у лебедей, диких гусей и журавлей. Понятно, что громадное количество птиц и теснота в большинстве крупных птичьих стай затрудняют сохранение связей между отдельными особями, но большинство этих животных и не придает этому никакого значения. В том-то и дело, что форма такого объединения совершенно анонимна; каждому отдельному существу общество каждого сородича так же мило, как и любого другого. Идея личной дружбы, которая так прекрасно выражена в народной песне, – «У меня был друг-товарищ, лучше в мире не сыскать», – абсолютно неприложима в отношении такого стайного существа: каждый товарищ так же хорош, как и любой другой; хотя ты не найдешь никого лучше, но и никого хуже тоже не найдешь, так что нет никакого смысла цепляться за какого-то определенного члена стаи как за своего друга и товарища.</p>
    <p>Связи, соединяющие такую анонимную стаю, имеют совершенно иной характер, нежели личная дружба, которая придает прочность и стабильность нашему собственному сообществу. Однако можно было бы предположить, что личная дружба и любовь вполне могли бы развиться в недрах такого мирного объединения; эта мысль кажется особенно заманчивой, поскольку анонимная стая, безусловно, появилась в процессе эволюции гораздо раньше личных связей. Поэтому, чтобы избежать недоразумений, я хочу сразу предупредить о том, что анонимное стаеобразование и личная дружба исключают друг друга, потому что последняя – как это ни странно – всегда связана с агрессивным поведением. Мы не знаем ни одного живого существа, которое способно на личную дружбу и при этом лишено агрессивности. Особенно впечатляющей является эта связь у тех животных, которые становятся агрессивными лишь на период размножения, а в остальное время утрачивают агрессивность и образуют анонимные стаи.</p>
    <p>Если у таких существ вообще возникают личные узы – эти узы теряются вместе с утратой агрессивности. Именно поэтому распадаются супружеские пары у аистов, зябликов, цихлид и прочих, когда громадные анонимные стаи собираются для осенних странствий.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 9</p>
     <p>Сообщество без любви</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>И в сердце вечный хлад</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Гете</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>В конце предыдущей главы анонимная стая противопоставлена личным узам лишь для того, чтобы подчеркнуть, что эти два механизма социального поведения являются в корне взаимоисключающими; это вовсе не значит, что других механизмов не существует. У животных бывают и такие отношения между определенными особями, которые связывают их на долгое время, иногда на всю жизнь, но при этом личные узы не возникают. Как у людей существуют деловые партнеры, которым прекрасно вместе работается, но и в голову не придет вместе пойти на прогулку или вообще как-то быть вместе, помимо работы, – так и у многих видов животных существуют индивидуальные связи, которые возникают лишь косвенно, через общие интересы партнеров в каком-то общем «предприятии», или – лучше сказать – которые в этом предприятии и заключаются. По опыту известно, что любителям очеловечивать животных бывает удивительно и неприятно слышать, что у очень многих птиц, в том числе и у живущих в пожизненном «браке», самцы и самки совершенно не нуждаются друг в друге, они в самом буквальном смысле «не обращают внимания» друг на друга, если только им не приходится совместно заботиться о гнезде и птенцах.</p>
    <p>Крайний случай такой связи – индивидуальной, но не основанной на индивидуальном узнавании и на любви партнеров – представляет то, что Хейнрот назвал «местным супружеством». Например, у зеленых ящериц самцы и самки занимают участки независимо друг от друга, и каждое животное обороняет свой участок исключительно от представителей своего пола. Самец ничего не предпринимает в ответ на вторжение самки; он и не может ничего предпринять, поскольку торможение, о котором мы говорили, не позволяет ему напасть на самку. В свою очередь, самка тоже не может напасть на самца, даже если тот молод и значительно уступает ей в размерах и в силе, поскольку ее удерживает глубокое врожденное почтение к регалиям мужественности, как было описано ранее. Поэтому самцы и самки устанавливают границы своих владений так же независимо, как это делают животные двух разных видов, которым совершенно не нужны внутривидовые дистанции между ними. Однако они принадлежат все же к одному виду и потому проявляют одинаковые «вкусы», когда им приходится занимать какую-то норку или подыскивать место для ее устройства. Но в пределах хорошо оборудованного вольера площадью более 40 квадратных метров – и даже в естественных условиях – ящерицы имеют в своем распоряжении далеко не беспредельное количество привлекательных возможностей устроиться (пустот между камнями, земляных нор и т. п.). И потому – иначе попросту и быть не может – самец и самка, которых ничто друг от друга не отталкивает, поселяются в одной и той же квартире. Но кроме того, очень редко два возможных жилища оказываются в точности равноценными и одинаково привлекательными, так что мы совсем не удивились, когда в нашем вольере в самой удобной, обращенной к югу норке тотчас же обосновались самый сильный самец и самая сильная самка из всей нашей колонии ящериц. Животные, которые подобным образом оказываются в постоянном контакте, естественно, чаще спариваются друг с другом, чем с чужими партнерами, случайно попавшими в границы их владений; но это вовсе не значит, что здесь проявляется их индивидуальное предпочтение к совладельцу жилища. Когда одного из «локальных супругов» ради эксперимента удаляли, то вскоре среди ящериц вольера «проходил слух», что заманчивое имение самца – или соответственно самки – не занято.</p>
    <p>Это вело к новым яростным схваткам предендентов, и – что можно было предвидеть – как правило, уже на другой день следующие по силе самец или самка добывали себе это жилище вместе с половым партнером.</p>
    <p>Поразительно, но почти так же, как только что описанные ящерицы, ведут себя наши домашние аисты. Кто не слышал ужасно красивых историй, которые рассказывают повсюду, где гнездятся аисты и бытуют охотничьи рассказы?! Они всегда принимаются всерьез, и время от времени то в одной, то в другой газете появляется отчет о том, как аисты перед отлетом в Африку вершили суровый суд: карались все преступления аистов, входящих в стаю; и прежде всего все аистихи, запятнавшие себя супружеской изменой, были приговорены к смерти и безжалостно казнены. В действительности для аиста его супруга значит не так уж много; даже нет абсолютно никакой уверенности, что он вообще узнал бы ее, встретив вдали от их общего гнезда. Пара аистов вовсе не связана той волшебной резиновой лентой, которая у гусей, журавлей, воронов или галок явно притягивает супругов тем сильнее, чем дальше друг от друга они находятся. Аист-самец и его дама почти никогда не летают вместе, на одинаковом расстоянии друг от друга, как это делают пары упомянутых и многих других видов, и в большой перелет они отправляются в совершенно разное время. Аист-самец всегда прилетает весной на родину гораздо раньше своей супруги – точнее, раньше самки из того же гнезда. Эрнст Шюц, будучи руководителем Росситенской орнитологической станции, сделал очень многозначительное наблюдение на аистах, гнездившихся у него на крыше. Заключалось оно в следующем. В тот год самец вернулся рано, и едва прошло два дня его пребывания дома – появилась чужая самка. Самец, стоя на гнезде, приветствовал чужую даму хлопаньем клюва, она тотчас опустилась к нему на гнездо и так же приветствовала в ответ. Самец без колебаний впустил ее и обращался с нею точь-в-точь, до мелочей, так, как всегда обращаются самцы со своими долгожданными, вернувшимися супругами. Профессор Шюц говорил мне, он бы поклялся, что появившаяся птица и была долгожданной, родной супругой, если бы его не вразумило кольцо – вернее, его отсутствие – на ноге новой самки.</p>
    <p>Они вдвоем уже вовсю были заняты ремонтом гнезда, когда вдруг явилась старая самка. Между аистихами началась борьба за гнездо, – «не на жизнь, а на смерть», – а самец следил за ними безо всякого интереса и даже не подумал принять чью-либо сторону. В конце концов новая самка улетела, побежденная «законной» супругой, а самец после смены жен продолжил свои занятия по устройству гнезда с того самого места, где его прервал поединок соперниц. Он не проявил никаких признаков того, что вообще заметил эту двойную замену одной супруги на другую. Как это не похоже на легенду о суде! Если бы аист застал свою супругу на месте преступления с соседом на ближайшей крыше – он, по всей вероятности, просто не смог бы ее узнать.</p>
    <p>Точно так же, как у аистов, обстоит дело и у кваквы, но отнюдь не у всех цапель вообще. Отто Кених доказал, что среди них есть много видов, у которых супруги, без всяких сомнений, узнают друг друга персонально и даже вдали от гнезда держатся до какой-то степени вместе. Квакву я знаю достаточно хорошо. В течение многих лет я наблюдал за искусственно организованной колонией свободных птиц этого вида, так что видел вблизи и до мельчайших подробностей, как у них образуются пары, как они строят гнезда, как высиживают и выращивают птенцов. Когда супруги, составляющие пару, встречались на нейтральной территории, т. е. на некотором расстоянии от их общего гнездового участка, – ловили они рыбу в пруду или кормились на лугу, расположенном примерно в 100 метрах от дерева-гнездовья, – не было никаких, абсолютно никаких признаков того, что птицы знают друг друга. Они так же яростно отгоняли друг друга от хорошего рыбного места, так же яростно дрались из-за разбросанного мною корма, как любые кваквы, между которыми нет никаких отношений. Они никогда не летали вместе. Объединение птиц в более или менее крупную стаю, когда в густых вечерних сумерках кваквы улетали рыбачить на Дунай, носило характер типично анонимного сообщества. Так же анонимна и организация их гнездовья, которое коренным образом отличается от строго замкнутого круга друзей в колонии галок. Каждая кваква, готовая весной к продолжению рода, устраивает свое гнездо хоть не слишком близко, но возле гнезда другой. Создается впечатление, что птице нужна «здоровая злость» по отношению к враждебному соседу, что без этого ей было бы труднее выполнять родительский долг. Наименьшие размеры гнездового участка определяются тем, как далеко достают клювы ближайших соседей при вытянутых шеях, т. е. точно так же, как у олушей или как при размещении скворцов на проводе. Таким образом, центры двух гнезд никогда не могут располагаться ближе, чем на расстоянии двойной досягаемости. У цапель шеи длинные, так что дистанция получается вполне приличной.</p>
    <p>Знают ли соседи друг друга – этого я с уверенностью сказать не могу. Однако я никогда не замечал, чтобы какая-нибудь кваква привыкла к приближению определенного сородича, которому приходилось проходить мимо, по дороге к своему собственному гнезду. Казалось бы, после сотни повторений одного и того же события эта глупая скотина должна наконец сообразить, что ее сосед – испуганный, с прижатыми перьями, выражающими что угодно, но уж никак не воинственные намерения, – хочет только «проскочить поскорее». Но кваква никогда не научается понимать, что у соседа есть свое гнездо и потому он совершенно не опасен. Не понимает – и не делает никакой разницы между этим соседом и совершенно чужим пришельцем, замыслившим завоевание участка. Даже наблюдатель, не слишком склонный очеловечивать поведение животных, часто не может удержаться от злости на беспрерывные резкие вопли и яростный стук клювов, которые то и дело раздаются в колонии кваквы, в любой час дня и ночи, круглые сутки. Казалось бы, можно легко обойтись без этой ненужной траты энергии, поскольку кваквы в принципе могут узнавать друг друга индивидуально. Совсем маленькие птенцы одного выводка еще в гнезде знают друг друга, совершенно безошибочно и прямо-таки яростно нападают на подсаженного к ним чужого птенца, даже если он в точности того же возраста. Вылетев из гнезда, они тоже довольно долго держатся вместе, ищут друг у друга защиты и в случае нападения обороняются плотной фалангой. Тем более странно, что взрослая птица, сидящая на гнезде, никогда не ведет себя так, «как если бы она знала», что ее соседка – сама вполне обеспеченная домовладелица, у которой наверняка нет никаких завоевательских намерений.</p>
    <p>Можно спросить, почему же все-таки кваква до сих пор не «додумалась до открытия», лежащего на самой поверхности, и не использовала своей способности узнавать сородичей для избирательного привыкания к соседям, избавив себя тем самым от невероятного количества волнений и энергетических затрат? Ответить на этот вопрос трудно, но по-видимому он и поставлен неверно. В природе существует не только целесообразное для сохранения видов, но и все не настолько нецелесообразное, чтобы повредить существованию вида.</p>
    <p>Чему не научилась кваква, – привыкать к соседу, о котором известно, что он не замышляет нападения, и за счет этого избегать ненужных проявлений агрессии, – в том значительно преуспела одна из рыб: одна из уже известной нам своими рыбьими рекордами группы цихлид. В североафриканском оазисе Гафза живет маленький хаплохромис, о социальном поведении которого мы узнали благодаря основательнейшим наблюдениям Росла Киршхофера в естественных условиях. Самцы строят там тесную колонию «гнезд», лучше сказать – ямок для икры.</p>
    <p>Самки лишь выметывают икру в эти гнезда, а затем – как только самцы ее оплодотворят – забирают ее в рот и уплывают на другое место, на богатое растительностью мелководье возле берега, где они будут выращивать молодь.</p>
    <p>Крошечный участок каждого из самцов бывает почти целиком занят икряной ямкой, которую рыбка выгрызает ртом и выметает хвостовым плавником. Каждый самец каждую плывущую мимо самку старается приманить к своей ямке определенными Ритуализованными действиями ухаживания и так называемым указывающим плаванием. За этой деятельностью они проводят большую часть года; не исключено даже, что они постоянно пребывают на нерестилище. Нет и никаких оснований предполагать, что они часто меняют свои участки. Таким образом, каждый имеет достаточно времени, чтобы основательно познакомиться со своими соседями; а уже давно установлено, что цихлиды вполне способны на это. Доктор Киршхофер не испугался чудовищной работы – выловить всех самцов такой колонии и индивидуально обозначить каждого из них. И тогда оказалось, что каждый самец, на самом деле, совершенно точно знает хозяев соседних участков и мирно сносит их присутствие рядом с собою, но тотчас же яростно нападает на каждого чужака, стоит лишь тому направиться, даже издали, в сторону его икряной ямки.</p>
    <p>Такая готовность к миру у самцов хаплохромисов из Гафзы, основанная на индивидуальном узнавании сородичей, еще не является той дружеской связью, которой мы будем заниматься в 11-й главе. Ведь у этих рыб еще отсутствует пространственное притяжение между отдельными животными, персонально знающимим друг друга, котороеприводит к их постоянному совместному пребыванию; а именно оно и является объективным признаком дружбы. Однако в силовом поле, в котором взаимное отталкивание постоянно. Всякое уменьшение отталкивания между двумя объектами имеет такие последствия. которые невозможно отличить от последствий притяжения Иеще в одном «Пакт ненападения» соседей у самцов-хаплохромисов похож на настоящую дружбу: как ослабление агрессивного отталкивания, так и усиление дружественного притяжения зависят от степени знакомства соответствующуих существ. Избирательное привыкание ко всем стимулам, исходящим от персонально знакомого сородича, очевидно, являеися предпосылкой возникновения любых личных связей и, пожалуй, их предвестником в эволюционном развитии социального поведения. Простое знакомство с сородичем затормаживает агрессивность и у человека (конечно, лишь в общем и при прочих равных); что лучше всего наблюдается в железнодорожном вагоне. Кстати, это наилучшее место и для изучения отталкивающего действия внутривидовой агрессии и ее функции в разграничении пространства. Все способы поведения, какие служат в этой ситуации отталкиванию территориальных конкурентов и пришельцев – пальто и сумки на соседних свободных местах, вытянутые ноги, симуляция отвратительного храпа и т. д. и т. д., – все это бывает обращено исключительно против совершенно незнакомых людей и мгновенно пропадает, едва вновь появившийся окажется хоть в малейшей мере «своим».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 10</p>
     <p>Крысы</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Где дьявол праздник свой справляет,</v>
       <v>Он ярость партий распаляет —</v>
       <v>И ужас потрясает мир.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Гете</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>Существует тип социальной организации, характеризующийся такой формой агрессии, с которой мы еще не встречались, а именно – коллективной борьбой одного сообщества против другого. Я постараюсь показать, что нарушения именно этой, социальной формы внутривидовой агрессии в самую первую очередь играют роль «Зла», в собственном смысле этого слова. Именно поэтому социальная организация такого рода представляет собой модель, на которой наглядно проявляются некоторые из опасностей, угрожающих нам самим. В своем поведении с членами собственного сообщества животные, о которых пойдет речь, являются истинным образцом всех социальных добродетелей. Но они превращаются в настоящих извергов, когда им приходится иметь дело с членом любого другого сообщества, кроме своего. Сообщества такого типа всегда слишком многочисленны для того, чтобы каждое животное могло персонально знать всех остальных; принадлежность к определенной группе узнается по определенному запаху, свойствен ному всем ее членам.</p>
    <p>Про общественных насекомых с давних пор известно, что их сообщества, зачастую насчитывающие до нескольких миллионов членов, по сути дела являются семьями, поскольку состоят из потомков одной-единственной самки или одной пары, основавшей колонию. Давно известно и то, что у пчел, термитов и муравьев члены такой гигантской семьи узнают друг друга по характерному запаху улья – или соответственно муравейника – и что неизбежно смертоубийство, если, скажем, член чужой колонии по ошибке забредет не в свое гнездо или если экспериментатор-человек поставит бесчеловечный опыт, перемешав две колонии.</p>
    <p>Насколько я знаю, только с 1950-го года стало известно, что у млекопитающих – а именно у грызунов – тоже существуют гигантские семьи, которые ведут себя точно так же. Это важное открытие сделали почти одновременно и совершенно независимо друг от друга Ф.Штайнигер и и Эйбл-Эйбесфельдт; один на серых крысах, а другой на домовых мышах.</p>
    <p>Эйбл, который в то время еще работал на биологической станции Вильхельминенберг у Отто Кенига, следовал здравому принципу жить в максимально близком контакте с изучаемыми животными; мышей, бегавших по его бараку, он не только не преследовал, но регулярно подкармливал и вел себя так спокойно и осторожно, что в конце концов совершенно приручил их и мог без помех наблюдать за ними в непосредственной близости. Однажды случилось так, что раскрылась большая клетка, в которой Эйбл держал целую партию крупных темных лабораторных мышей, довольно близких к диким. Как только эти животные отважились выбраться из клетки и забегали по комнате – местные дикие мыши тотчас напали на них, прямо-таки с беспримерной яростью, и лишь после тяжелой борьбы им удалось вернуться под надежную защиту прежней тюрьмы. Ее они обороняли успешно, хотя дикие домовые мыши пытались ворваться и туда.</p>
    <p>Штайнигер помещал серых крыс, пойманных в разных местах, в большом вольере, где животным были предоставлены совершенно естественные условия. С самого начала отдельные животные, казалось, боялись друг друга.</p>
    <p>Нападать им не хотелось. Тем не менее иногда доходило до серьезной грызни, когда животные встречались случайно, особенно если двух из них гнали вдоль ограждения друг другу навстречу, так что они сталкивались на больших скоростях. По-настоящему агрессивными они стали только тогда, когда начали привыкать и делить территории. Одновременно началось и образование пар из незнакомых друг другу крыс, найденных в разных местах. Если одновременно возникало несколько пар, то следовавшие за этим схватки могли продолжаться очень долго; если же одна пара создавалась раньше, то тирания объединенных сил обоих супругов настоль со подавляла несчастных соседей, что дальнейшее образование пар было парализовано.</p>
    <p>Одиночные крысы явно понижались в ранге, и отныне пара преследовала их беспрерывно. Даже в загоне площадью 64 квадратных метра такой паре было достаточно двухтрех недель, чтобы доконать всех остальных обитателей, т. е. 10–15 сильных взрослых крыс.</p>
    <p>Оба супруга победоносной пары были одинаково жестоки к побежденным сородичам, хотя было очевидно, что он предпочитает терзать самцов, а она – самок. Побежденные крысы почти не защищались, отчаянно пытались убежать и, доведенные до крайности, бросались туда, ще крысам удается найти спасение очень редко, – вверх. Вместо сильных, здоровых животных Штайнигер неоднократно видел израненных, измученных крыс, которые средь бела дня, совершенно открыто, сидели высоко на кустах или на деревьях – явно заблудшие, чужие на участке. Ранения у них располагались в основном на задней части спины и на хвосте, где преследователь мог достать убегавшего. Они редко умирали легкой смертью в результате внезапной глубокой раны или сильной потери крови. Чаще смерть была результатом сепсиса, особенно от тех укусов, которые повреждали брюшину. Но больше всего животные погибали от общего истощения и нервного перенапряжения, которое приводило к истощению надпочечников.</p>
    <p>Особенно действенный и коварный метод умерщвления сородичей Штайнигер наблюдал у некоторых самок, превратившихся в настоящих профессиональных убийц. «Они медленно подкрадываются, – пишет он, – затем внезапно прыгают и наносят ничего не подозревающей жертве, которая, например, ест у кормушки, укус в шею сбоку, чрезвычайно часто задевающий сонную артерию. По большей части все это длится считаные секунды. Как правило, смертельно укушенное животное гибнет от внутренних кровоизлияний, которые обнаруживаются под кожей или в полостях тела».</p>
    <p>Наблюдая кровавые трагедии, приводящие в конце концов к тому, что оставшаяся пара крыс завладевает всем вольером, трудно представить себе то сообщество, которое скоро, oчень скоро образуется из потомков победоносных убийц. Миролюбие, даже нежность, которые отличают отношение млекопитающих матерей к своим детям, у крыс свойственны не только отцам, но и дедушкам, а также всевозможным дядюшкам, тетушкам, двоюродным бабушкам и т. д. и т. д. – не знаю, до какой степени родства. Матери приносят все свои выводки в одно и то же гнездо, и вряд ли можно предположить, что каждая из них заботится только о собственных детях. Серьезных схваток внутри этой гигантской семьи не бывает никогда, даже если в ней насчитываются десятки животных. Даже в волчьих стаях, члены которых так учтивы друг с другом, звери высшего ранга едят общую добычу первыми. В крысиной стае иерархии не существует. Стая сплоченно нападает на крупную добычу, и более сильные ее члены вносят больший вклад в победу. Но затем – я цитирую Штайнигера дословно – «именно меньшие животные ведут себя наиболее свободно; большие добровольно подбирают объедки меньших. Так же и при размножении: во всех смыслах более резвые животные, выросшие лишь наполовину или на три четверти, опережают взрослых. Молодые имеют все права, и даже сильнейший из старых не оспаривает их».</p>
    <p>Внутри стаи не бывает серьезной борьбы; в крайнем случае – мелкие трения, которые разрешаются ударами передней лапки или наступанием задней, но укусами никогда. Внутри стаи не существует индивидуальной дистанции; напротив, крысы – по Хедигеру – «контактные животные»: они охотно касаются друг друга. Церемония дружелюбной готовности к контакту состоит в так называемом подползании, которое особенно часто наблюдается у молодых животных, в то время как более крупные чаще выражают свою симпатию к меньшим – наползанием. Интересно, что излишняя назойливость в таких проявлениях дружбы является наиболее частым поводом к безобидным ссорам внутри семьи. Если взрослому зверьку, занятому едой, молодой чересчур надоедает своим под – или наползанием, то первый обороняется: бьет второго передней лапкой или наступает на него задней. Ревность или жадность в еде почти никогда не бывают причиной подобных действий.</p>
    <p>Внутри стаи действует быстрая передача новостей на основе передачи настроений, а также – что важнее всего – сохранение однажды приобретенного опыта и передача его потомству. Если крысы находят новую, до тех пор не знакомую им еду, то – по наблюдениям Штайнигера – в большинстве случаев первый зверек, нашедший ее, решает, будет семья ее есть или нет. «Стоит лишь нескольким животным из стаи наткнуться на приманку и не взять ее – ни один из членов стаи к ней больше не подойдет. Если же первые не берут отравленную приманку, то они метят ее мочой или калом. Хотя поднимать кал наверх должно быть крайне неудобно, однако на высоко расположенной приманке часто можно обнаружить помет». Но что самое поразительное – знание опасности какой-то определенной приманки передается из поколения в поколение и надолго переживает ту особь, которая имела какие-то неприятности, связанные с этой приманкой. Трудность по-настоящему успешной борьбы с серой крысой – наиболее успешным биологическим противником человека – состоит прежде всего в том, что крыса пользуется теми же методами, что и человек: традиционной передачей опыта и его распространением внутри тесно сплоченного сообщества.</p>
    <cite>
     <p>Серьезная грызня между крысами, принадлежащими к одной семье, происходит лишь в одном-единственном случае, многозначительном и интересном во многих отношениях, а именно – когда присутствует чужая крыса, пробудившая внутривидовую, внутрисемейную агрессивность.</p>
    </cite>
    <p>То, что делают крысы, когда на их участок попадает член чужого крысиного клана – или подсаживается экспериментатором, – это одна из самых впечатляющих, ужасных и отвратительных вещей, какие можно наблюдать у животных. Чужая крыса может бегать с минуту или даже больше, не подозревая об ужасной судьбе, которая ее ожидает, и столь же долго местные могут заниматься своими обычными делами, – до тех пор, пока наконец чужая не приблизится к одной из них настолько, что та учует чужую.</p>
    <p>Тогда она вздрагивает, как от электрического удара, и в одно мгновение вся колония оказывается поднятой по тревоге посредством передачи настроения, которая у серых крыс осуществляется лишь выразительными движениями, а у черных – еще и резким, сатанински-пронзительным криком, который подхватывают все члены стаи, услышавшие его. От возбуждения у них глаза вылезают из орбит, шерсть встает дыбом, – и крысы начинают охоту на крысу. Они приходят в такую ярость, что если две из них натыкаются друг на друга, то в первый момент обязательно с ожесточением кусаются. «Они сражаются в течение трех-пяти секунд, – сообщает Штайнигер, – затем основательно обнюхивают друг друга, сильно вытянув шеи, и мирно расходятся. В день травли чужой крысы все члены стаи относятся друг к другу раздраженно и недоверчиво». Очевидно, что члены крысиного клана узнают друг друга не персонально, как, скажем, галки, гуси или обезьяны, а по общему запаху, точно так же, как пчелы и другие общественные насекомые.</p>
    <p>Как и у этих насекомых, можно в эксперименте поставить на члена крысиной стаи штамп ненавистного чужака, и наоборот – с помощью специальных мер придать чужой крысе запах стаи. Когда Эйбл брал животное из крысиной колонии и пересаживал его в другой вольер, то уже через несколько дней при возвращении в прежний загон стая встречала его как чужого. Если же вместе с крысой он брал из загона почву, хворост и т. д. и помещал все это на пустое и чистое стеклянное основание, так что изолированный зверек получал с собой приданое из таких вещей, которые позволяли ему сохранить на себе запах стаи, то такого зверька безоговорочно признавали членом стаи даже после отсутствия в течение недель.</p>
    <p>Поистине душераздирающей была участь одной черной крысы, которую Эйбл отсадил от стаи первым из описанных способов, а затем вернул в загон в моем присутствии. Этот зверек очевидно не забыл запах своей стаи, но не знал, что сам он пахнет по-другому. Поэтому, будучи перенесен в прежнее место, он чувствовал себя совершенно надежно, он был дома, так что свирепые укусы его прежних друзей были для него совершенно неожиданны. Даже после нескольких серьезных ранений он все еще не пугался и не пытался отчаянно бежать, как это делают действительно чужие крысы после первой же встречи с нападающим членом местного клана. Спешу успокоить мягкосердечного читателя, сообщив ему, что в том случае мы не стали дожидаться печального конца, а посадили подопытного зверька в родной загон под защиту маленькой проволочной клетки и держали его там до тех пор, пока он не возобновил свой «запах-паспорт» и не был снова принят в стаю.</p>
    <p>Без такого сентиментального вмешательства жребий чужой крысы поистине ужасен. Самое лучшее, что с ней может произойти, – ее сразит насмерть шок безмерного ужаса; С. А. Барнетт наблюдал единичные случаи такого рода. Иначе же сородичи медленно растерзают ее. Редко можно так отчетливо видеть у животного отчаяние, панический страх – и в то же время знание неотвратимости ужасной смерти, как у такой крысы, готовой к тому, что крысы ее казнят: она больше не защищается! Невольно напрашивается сравнение такого поведения с другим – когда она встречает угрозу со стороны крупного хищника, загнавшего ее в угол, и у нее не больше шансов спастись от него, чем от крыс чужой стаи. Однако подавляюще превосходящему врагу она противопоставляет смертельно-мужественную самозащиту, лучшую из всех оборон, какие бывают на свете, – атаку. Кому в лицо когда-нибудь бросалась, с пронзительным боевым кличем своего вида, загнанная в угол серая крыса – тот поймет, что я имею в виду.</p>
    <p>Для чего же нужна эта партийная ненависть между стаями крыс? Какая задача сохранения вида породила такое поведение? Так вот, самое ужасное – и для нас, людей, в высшей степени тревожное – состоит в том, что эти добрые, старые дарвинистские рассуждения применимы только там, где существует какая-то внешняя, из окружающих условий исходящая причина, которая и производит такой выбор. Только в этом случае отбор вызывается приспособлением. Однако там, где отбор производится соперничеством сородичей самим по себе, – там существует, как мы уже знаем, огромная опасность, что сородичи в слепой конкуренции загонят друг друга в самые темные тупики эволюции. Ранее мы познакомились с двумя примерами таких ложных путей развития; это были крылья аргус-фазана и темп работы в западной цивилизации. Таким образом, вполне вероятно, что партийная ненависть между стаями, царящая у крыс, – это на самом деле лишь «изобретение дьявола», совершенно ненужное виду.</p>
    <p>С другой стороны, нельзя исключить и того, что действовали – и сейчас действуют – какие-то еще неизвестные факторы внешнего мира. Но одно мы можем утверждать наверняка: борьба между стаями не выполняет тех видосохраняющих функций внутривидовой агрессии, о которых мы уже знаем и о необходимости которых мы говорили в 3-й главе. Эта борьба не служит ни пространственному распределению, ни отбору сильнейших защитников семьи, – ими, как мы видели, редко бывают отцы потомства, – ни какой-либо другой из перечисленных в 3-й главе функций. Кроме того, вполне понятно, что постоянное состояние войны, в котором находятся все соседние семьи крыс, должно оказывать очень сильное селекционное давление в сторону все возрастающей боеготовности и что стая, которая хоть самую малость отстанет в этом от своих соседей, будет очень быстро истреблена. Возможно, что естественный отбор назначил премию максимально многочисленной семье. Поскольку ее члены, безусловно, помогают друг другу в борьбе с чужими, – небольшая стая наверняка проигрывает более крупной. Штайнигер обнаружил на маленьком острове Нордероог в Северном море, что несколько крысиных стай поделили землю, оставив между собой полосы ничьей земли, «no rat’s land», шириной примерно в 50 метров, в пределах которых идет постоянная война. Так как фронт обороны для малочисленной популяции бывает более растянутым, нежели для более крупной, то первая оказывается в невыгодном положении. Напрашивается мысль, что на каждом таком островке будет оставаться все меньше и меньше крысиных популяций, а выжившие будут становиться все многочисленнее и кровожаднее, так как Премия Отбора назначена за усиление партийной злобы. Про исследователя, который всегда помнит об угрозе гибели человечества, можно сказать в точности то же, что говорит в погребке Ауэрбаха Альтмайер о Зибеле: «В несчастье тих и кроток он: сравнил себя с распухшей крысой – и полным сходством поражен».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 11</p>
     <p>Союз</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Мой страх пропал – плечо к плечу с тобой</v>
       <v>Я брошу вызов моему столетью.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Шиллер</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>В тех различных типах социальной организации, которые я описал в предыдущих главах, связи между отдельными существами совершенно не носят личного характера. Почти любая особь равноценно заменяет другую как элемент над-индивидуального сообщества. Первый проблеск личных отношений мы видели у оседлых самцов хаплохромисов из Гафзы, которые заключают с соседями пакт о ненападении и бывают агрессивны только с чужими. Однако при этом проявляется лишь пассивная терпимость по отношению к хорошо знакомому соседу. Еще не действует никакая притягательная сила, которая побуждала бы следовать за партнером, если он поплыл куда-то, или ради него оставаться на месте, если он остается, или же активно искать его, если он исчез.</p>
    <p>Однако именно такое поведение характеризует ту объективно определимую личную связь, которая является предметом данной главы и которую я буду в дальнейшем называть союзом или узами. Совокупность существ, связанную этими узами, можно обозначить термином группа. Таким образом,4 группа определяется тем, что она – как и анонимная стая – объединяется реакциями, которые вызывают друг у друга ее члены; однако, в отличие от безличных сообществ, групповые объединяющие реакции тесно связаны с индивидуальностью членов группы.</p>
    <p>Как и пакт о взаимной терпимости у хаплохромисов Гафзы, настоящее группообразование имеет предпосылкой способность отдельных животных избирательно реагировать на индивидуальность других членов группы. У хаплохромиса, который на одном и том же месте, на своей гнездовой ямке, по-разному реагирует на соседей и на чужих, – в процесс этого специального привыкания вовлечен целый ряд побочных обстоятельств. Это еще вопрос, как он стал бы обходиться с привычным соседом, если бы оба вдруг оказались в непривычном месте. Настоящее же группообразование характеризуется как раз своей независимостью от места. Роль, которую каждый член группы играет в жизни каждого другого, остается одной и той же в поразительном множестве самых различных внешних ситуаций; одним словом, предпосылкой любого группообразования является персональное узнавание партнеров в любых возможных обстоятельствах. Таким образом, образование группы не может быть основано только на врожденных реакциях, как это почти всеща бывает при образовании анонимных стай. Само собой разумеется, что знание партнеров должно быть усвоено индивидуально.</p>
    <p>Рассматривая образ жизни животных в восходящем ряду от более простых к более сложным, мы впервыевстречаем группообразование (в только что определенном смысле слова) у высших костистых рыб, точнее – у иглоперых; а среди них, конкретно, у цихлид и других сравнительно близких к ним окуневых, таких, как рыбы-ангелы, рыбы-бабочки и. Эти три группы морских рыб нам уже знакомы по первой главе, причем – что здесь весьма важно – как существа с особенно высоким уровнем внутриви довой агрессии. Только что, говоря об анонимном стаеобразовании, я категорически заявил, что эта широчайше распространенная и древнейшая форма сообщества не происходит из семьи, из единства родителей и детей, в отличие от драчливых крысиных кланов и стай многих других млекопитающих. В несколько ином смысле, эволюционной праформой личных связей и группообразования, вне всяких сомнений, является объединение пар, сообща заботящихся о потомстве. Хотя из такой пары, как известно, легко возникает семья, – связи, о которых идет речь сейчас, это нечто совсем иное.</p>
    <p>Прежде всего посмотрим, как возникают эти связи у цихлид, достойных благодарности за преподанные нам уроки. Когда наблюдатель, знающий животных и досконально понимающий их выразительные движения, следит за всемиранее описанными событиями, которые приводят у цихлид к образованию разнополой пары, – ему может стать не спокойно, даже страшно от того, насколько злы по отношению друг к другу будущие супруги. Раз за разом они почти что набрасываются друг на друга, и эта опасная вспышка агрессивности едва затормаживается, чтобы дело не дошло до убийства. Такое опасение вовсе не основано на неправильной интерпретации выразительных движений рыб: каждый практик, разводящий рыбок, знает, насколько опасно сажать в один аквариум самца и самку цихлид, и как быстро появляются трупы, если не следить за парой постоянно. В естественных условиях привыкание значительно способствует прекращению борьбы между будущими новобрачными. Естественные условия воспроизводятся в аквариуме наилучшим образом, если в максимально возможную емкость поместить несколько мальков, которые с самого начала вполне уживчивы, чтобы они росли вместе. Тогда образование пар происходит таким образом, что при достижении половой зрелости какая-то рыбка, как правило самец, захватывает себе участок и прогоняет из него всех остальных. Когда позднее какая-нибудь самка становится готовой к спариванию – она осторожно приближается к владельцу участка; он нападает на нее, – поначалу вполне серьезно, – она, поскольку признает главенство самца, отвечает на это уже описанным способом: так называемым чопорным поведением, состоящим, как мы уже знаем, из элементов, которые частью происходят из стремления к спариванию, а частью – из стремления к бегству. Если самец, несмотря на очевидное тормозящее агрессию действие этих жестов, ведет себя слишком агрессивно, то самка может на какое-то время удалиться из его владений. Однако рано или поздно она возвращается. Это повторяется в течение какого-то промежутка времени – разной продолжительности – до тех пор, пока оба они настолько привыкают к присутствию партнера, что неизбежно исходящие от него стимулы, вызывающие агрессию, значительно теряют свою действенность. Как и во многих подобных случаях специального привыкания, здесь в этот процесс первоначально вовлечены все случайные побочные обстоятельства общей ситуации, к которой животное привыкает наконец в целом. И вменение любого из этих обстоятельств неизбежно влечет и собой нарушение общего действия всей привычки. Особенно это относится к началу мирной совместной жизни; так, первоначально партнер должен появляться привычным путем, с привычной стороны, освещение должно быть таким же, как всегда, и т. д. и т. д., – в противном случае каждая рыба воспринимает другую как вызывающего агрессию пришельца. В это время пересадка в другой аквариум может совершенно разрушить пару. С упрочением знакомства связь партнеров становится все более независимой от фона, на котором она развивается; этот процесс выделения главного хорошо известен гештальт-психологам и исследователям условного рефлекса. В конце концов связь между партнерами становится настолько независимой от побочных условий, что можно пересаживать пары, даже транспортировать их на значительное расстояние, и их узы не рвутся. В крайнем случае при этом старые пары «реградируют» к ранней стадии, т. е. у них снова начинаются церемонии ухаживания и примирения, которые у супругов, долго состоящих в браке, давно уже исчезли из повседневной рутины.</p>
    <cite>
     <p>Если образование пары происходит без помех, то у самца постепенно все больше и больше выходит на передний план сексуальное поведение. Оно может быть примешано уже к самым первым, вполне серьезным нападениям на самку; теперь же сексуальные проявления начинают преобладать в смысле частоты и интенсивности, но при этом выразительные движения агрессии не исчезают.</p>
    </cite>
    <p>Что исчезает очень быстро – это готовность самки к бегству, ее «покорность». Выразительные движения страха – или, точнее, готовности к бегству – с укреплением пары исчезают у самки все больше и больше; зачастую это происходит настолько быстро, что при первых своих наблюдениях над цихлидами я вообще не заметил этих движений и целый год был уверен, что у этих рыб не существует иерархических отношений между супругами. Мы уже знаем, какую роль в действительности играет иерархия при взаимном узнавании полов. Она латентно сохраняется и тогда, когда самка окончательно прекращает выполнение своих жестов покорности перед супругом. Лишь в редких случаях, если старая пара вдруг рассорится, – самка вспоминает эти жесты.</p>
    <p>Поначалу пугливая и покорная самка своим страхом лишает самца возможности проявить какое бы то ни было торможение агрессивного поведения. Внезапно ее застенчивость проходит, и она дерзко и заносчиво появляется прямо посреди владений своего супруга – с расправленными плавниками, в самой внушительной позе и в роскошном наряде, который у этих видов почти не отличается от наряда самца. Как и следовало ожидать, самец приходит в ярость, ибо ситуация, преподнесенная ему красующейся супругой, неизбежно несет в себе ключевой раздражитель, включающий боевое поведение, уже известный нам из анализа стимулов. Итак, самец бросается на свою даму, тоже принимает позу угрозы развернутым боком, и какую-то долю секунды кажется, что он ее вот-вот уничтожит, – и тут происходит то, что побудило меня писать эту книгу. Самец, угрожая самке, задерживается лишь на долю секунды или не задерживается вовсе: он не может ждать, он слишком возбужден, так что практически сразу начинает яростную атаку… Но не на свою самку, а – на волосок от нее, мимо – на какого-нибудь другого сородича. В естественных условиях этим другим оказывается, как правило, ближайший сосед.</p>
    <p>Это – классический пример явления, которое мы с Тинбергеном называем переориентированным действием.</p>
    <p>Оно определяется тем, что некоторое действие вызывается каким-то одним объектом, но на этот объект испускает и тормозящие стимулы, – и потому оно направляется на другой объект, как будто он и был причиной данного действия. Так, например, человек, рассердившийся на другого, скорее ударит кулаком по столу, чем того по лицу, – как раз потому, что такое действие тормозится определенными запретами, а ярость требует выхода, как лава в вулкане. Большинство известных случаев переориентированного действия относится к агрессивному поведению, которое провоцируется каким-то объектом, одновременно вызывающим страх. На этом специфическом случае, который он назвал «реакцией велосипедиста», Б. Гржимек впервые распознал и описал сам принцип переориентирования. В качестве «велосипедиста» здесь годится любой, кто гнет спину кверху и давит ногами книзу. Особенно отчетливо проявляется механизм такого поведения в тех случаях, когда животное нападает на предмет своей ярости с некоторого расстояния; затем, приблизившись, замечает, насколько тот страшен; и тогда – поскольку оно не может затормозить уже заведенную машину нападения – изливает свою ярость на какое-нибудь безобидное существо, случайно оказавшееся рядом.</p>
    <p>Разумеется, существует бесчисленное множество других форм переориентированного действия; они могут возникать в результате самых различных сочетаний соперничающих побуждений. Особый случай с самцом цихлиды важен для нашей темы потому, что аналогичные явления играют решающую роль в семейной и общественной жизни очень многих высших животных и человека. Очевидно, в царстве позвоночных неоднократно и независимо делалось «открытие», что агрессия, вызываемая партнером, может быть не только подавлена, но и использована для борьбы с враждебными соседями.</p>
    <p>Предотвращение нежелательной агрессии, вызываемой партнером, и ее канализация в желательном направлении – на соседа по участку – в наблюдавшемся и драматично описанном случае с самцом цихлиды, конечно же, не является таким изобретением данного критического момента, которое животное может сделать, а может и не сделать. Напротив – оно давным-давно ритуализовано и превратилось в неотъемлемый инстинктивный атрибут данного вида. Все, что мы узнали в 5-й главе о процессе ритуализации, служит прежде всего пониманию факта, что из переориентированного действия может возникнуть жесткий ритуал, а вместе с ним и автономная потребность, самостоятельный мотив поступков.</p>
    <p>В далекой древности, ориентировочно в конце мелового периода (миллион лет туда-сюда здесь никакой роли не играет!), однажды, должна была произойти в точности такая же история, как с индейскими вождями и трубкой в 5-й главе, иначе никакой ритуал не мог бы возникнуть. Ведь один из двух великих конструкторов эволюции – Отбор, – чтобы иметь возможность вмешаться, всегда нуждается в какой-то случайно возникшей точке опоры, и эту опору предоставляет ему его слепой, но прилежный коллега – Изменчивость.</p>
    <p>Как многие телесные признаки или инстинктивные действия, так и ритуализованные церемонии в процессе индивидуального развития животного, в онтогенезе, проходят, в общих чертах, тот же путь, какой они прошли в ходе эволюционного становления. Строго говоря, в онтогенезе повторяется не весь ряд древних форм, а только ряд данного онтогенеза – как справедливо отметил уже Карл-Эрнст фон Байер, – но для наших целей достаточно и более упрощенное представление. Итак, ритуал, возникший из переориентации нападения, в своем первом проявлении значительно больше похож на неритуализованный образец, нежели впоследствии, в своем окончательном развитии. Поэтому у самца цихлиды, только вступающего в брачную жизнь, можно отчетливо увидеть – особенно если интенсивность всей реакции не слишком велика, – что он, пожалуй, весьма охотно нанес бы своей юной супруге сильный удар, но в самый последний момент какое-то другое побуждение мешает ему, и тогда он предпочитает разрядить свою ярость на соседа. В полностью развитой церемонии «символ» отошел от символизируемого значительно дальше, так что ее происхождение маскируется не только «театральностью» всего действия, но и тем обстоятельством, что оно с очевидностью выполняется ради него самого. При этом функция и символика церемонии гораздо заметнее, нежели ее происхождение. Необходим тщательный анализ, чтобы разобраться в том, сколько же от первоначальных конфликтных побуждений еще содержится в церемонии в данном конкретном случае. Когда мы с моим другом Альфредом Зейтцем четверть века назад впервые разглядели описанный здесь ритуал, то функции церемоний «смены» и «приветствия» у цихлид стали нам совершенно ясны очень скоро; но еще долго мы не могли распознать их эволюционного происхождения.</p>
    <p>Что нам, правда, сразу же бросилось в глаза – на первом же, в то время изученном лучше других виде африканских рыбок-самоцветов – это большое сходство жестов угрозы и «приветствия». Мы быстро научились различать их и правильно предсказывать, поведет ли данное действие к схватке или к образованию пары; но, к досаде своей, долго не могли обнаружить, какие же именно признаки служили нам основой для этого. Только когда мы внимательно проанализировали постепенные переходы, путем которых самец меняет серьезные угрозы невесте на церемонию приветствия, – нам стала ясна разница: при угрозе рыбка затормаживает до полной остановки прямо перед той, которой угрожает, особенно если она настолько возбуждена, что обходится даже без удара хвостом, не говоря уж о развернутом боке. При церемонии приветствия или смены, напротив, она целит не в партнера, а подчеркнуто плывет мимо него и при этом, проплывая мимо, адресует ему угрозу развернутым боком и удар хвостом. Направление, в котором самец предлагает свою церемонию, тоже подчеркнуто отличается от того, в каком начиналось бы движение атаки.</p>
    <p>Если же перед церемонией он неподвижно стоял в воде неподалеку от супруги, то он всеща начинает решительно плыть вперед до того как выполняет угрозу развернутым боком и бьет хвостом. Таким образом очень отчетливо, почти непосредственно «символизируется», что супруга как раз не является объектом его нападения, что этот объект надо искать где-то дальше, в том направлении, куда он плыл.</p>
    <p>Так называемое изменение функции – это средство, которым часто пользуются оба Великих Конструктора, чтобы поставить на службу новым целям устаревший в ходе эволюции неликвидный фонд. Со смелой фантазией они – возьмем лишь несколько примеров – из водопроводящей жаберной щели сделали слуховой проход, заполненный воздухом и проводящий звуковые волны; из двух костей челюстного сустава – слуховые косточки; из теменного глаза – железу внутренней секреции (шишковидную железу); из передней лапы рептилии – крыло птицы и т. д. и т. д.</p>
    <p>Однако все эти переделки выглядят весьма скромно по сравнению с гениальным маленьким шедевром: из поведенческого акта, который не только первоначально мотивировался, но и в нынешней своей форме мотивируется внутривидовой агрессией – по крайней мере частично, – простым способом ритуально зафиксированного переориентирования получилось умиротворяющее действие. Это не больше и не меньше как обращение отталкивающего действия агрессии в его противоположность. Как мы видели в главе о ритуализации, обособившаяся церемония превращается в вожделенную самоцель, в потребность, как и любое другое инстинктивное действие; а вместе с тем она превращается и в прочные узы, соединяющие одного партнера с другим.</p>
    <p>Церемония умиротворения такого рода по самой своей сути такова, что каждый из товарищей по союзу может выполнять ее лишь со вторым – и ни с кем больше из собратьев по виду.</p>
    <p>Только представьте себе, какая почти неразрешимая задача решена здесь самым простым, самым полным и самым изящным образом! Двух животных, которые своей внешней формой, расцветкой и поведением неизбежно действуют друг на друга, как красная тряпка на быка (это, впрочем, только в поговорке), нужно привести к тому, чтобы они мирно ужились в тесном пространстве, на гнезде, т. е. как раз на том месте, которое оба считают центром своих владений и в котором их внутривидовая агрессивность достигает наивысшего уровня. И эта задача, сама по себе трудная, дополнительно затрудняется тем обстоятельством, что внутривидовая агрессивность каждого из супругов не имеет права уменьшиться: мы уже знаем из 3-ей главы, что за малейшее ослабление боеготовности по отношению к соседу собственного вида тотчас же приходится расплачиваться потерей территории, а значит и потерей источника питания для будущего потомства. При таких обстоятельствах вид «не может себе позволить» ради запрета схваток между супругами обратиться к таким церемониям умиротворения, которые имеют своей предпосылкой – как жесты покорности или инфантильное поведение – снижение агрессивности. Ритуализованное переориентирование не только избавляет от этих нежелательных последствий, но и более того – использует неизбежно исходящие от супруга ключевые раздражения, вызывающие агрессивность, чтобы обратить партнера против соседа. По-моему, этот механизм поведения поистине гениален, и вдобавок гораздо более благороден, чем аналогичное – с обратным знаком – поведение человека, который возвращается вечером домой, преисполненный внутренней ярости от общения с «любимыми» соседями или с начальством и разряжает всю свою нервозность и раздражение на бедную жену.</p>
    <p>Любое особенно удачное конструктивное решение обычно обнаруживается на великом Древе Жизни неоднократно, совершенно независимо на разных его сучьях и ветвях. Крыло изобрели насекомые, рыбы, птицы и летучие мыши; обтекаемую форму – каракатицы, рыбы, ихтиозавры и киты. Потому нас не слишком удивляет, что предотвращающие борьбу механизмы поведения, основанные на ритуализованном переориентировании атаки, аналогичным образом возникают у очень многих разных животных.</p>
    <p>Существует, например, изумительная церемония умиротворения – все знают ее как «танец» журавлей, – которая, с тех пор как мы научились понимать символику ее движений, прямо-таки напрашивается в перевод на человеческий язык. Птица высоко и угрожающе вытягивается перед другой и разворачивает мощные крылья, клюв нацелен на партнера, глаза устремлены прямо на него…</p>
    <p>Это картина серьезной угрозы – и на самом деле, до сих пор мимика умиротворения совершенно аналогична подготовке к нападению. Но в следующий момент птица направляет эту угрожающую демонстрацию в сторону от партнера, причем выполняет разворот точно на 180 градусов, и теперь – все так же, с распростертыми крыльями – подставляет партнеру свой беззащитный затылок, который, как известно, у серого журавля и у многих других видов украшен изумительно красивой рубиново-красной шапочкой. На секунду «танцующий» журавль подчеркнуто застывает в этой позе – и тем самым в понятной символике выражает, что его угроза направлена не против партнера, а совсем наоборот, как раз прочь от него, против враждебного внешнего мира; и в этом уже слышится мотив защиты друга. Затем журавль вновь поворачивается к другу и повторяет перед ним демонстрацию своего величия и мощи, потом снова отворачивается и теперь – что еще более знаменательно – делает ложный выпад против какого-нибудь эрзац-объекта; лучше всего, если рядом стоит посторонний журавль, но это может быть и безобидный гусь или даже, если нет никого, палочка или камушек, которые в этом случае подхватываются клювом и три-четыре раза подбрасываются в воздух. Все вместе взятое ясно говорит: «Я могуч и ужасен – но я не против тебя, а против вон того, того и того».</p>
    <p>Быть может, менее сценичной в своем языке жестов, но еще более многозначительной является церемония умиротворения у уток и гусей, которую Оскар Хейнрот описал как триумфальный крик. Важность этого ритуала для нас состоит, прежде всего, в том, что у разных представителей упомянутых птиц он достиг очень разной степени сложности и завершенности; а эта последовательность постепенных переходов дает нам хорошую картину того, как здесь – в ходе эволюции – из отводящих ярость жестов смущения получились узы, проявляющие какое-то таинственное родство с другими, с теми, что объединяют людей и кажутся нам самыми прекрасными и самыми прочными на нашей Земле.</p>
    <p>В своей примитивнейшей форме, какую мы видим, к примеру, в так называемой «рэбрэб-болтовне» у кряквы, угроза очень мало отличается от «приветствия». По крайней мере мне самому незначительная разница в ориентировании рэбрэб-кряканья – при угрозе в одном случае, и приветствии в другом – стала ясна лишь после того, как я научился понимать принцип переориентированной церемонии умиротворения в ходе внимательного изучения цихлид и гусей, у которых его легче распознать. Утки стоят друг против друга, с клювами, поднятыми чуть выше горизонтали, и очень быстро и взволнованно произносят двухслоговый сигнал голосовой связи, который у селезня обычно звучит как «рэб-рэб»; утка произносит несколько более в нос, что-то вроде «квэнг-квэнг». Но у этих уток не только социальное торможение атаки, а и страх перед партнером тоже может вызвать отклонение угрозы от направления на ее цель; так что два селезня часто стоят, всерьез угрожая друг другу, – крякая, с поднятым клювом, – но при этом не направляют клювы друг на друга.</p>
    <p>Если они все-таки это сделают, то в следующий момент начнут настоящую драку и вцепятся друг другу в оперение на груди. Однако обычно они целятся чуть-чуть мимо, даже при самой враждебной встрече.</p>
    <p>Если же селезень «болтает» со своей уткой, – и уж тем более если отвечает этой церемонией на натравливание своей будущей невесты, – то очень отчетливо видно, как «что-то» тем сильнее отворачивает его клюв от утки, за которой он ухаживает, чем больше он возбужден в своем ухаживании. В крайнем случае это может привести к тому, что он, все чаще и чаще крякая, поворачивается к самке затылком. По форме это в точности соответствует церемонии умиротворения у чаек, описанной ранее, хотя нет никаких сомнений, что та церемония возникла именно так, как изложено там, а не за счет переориентирования. Это – предостережение против опрометчивых уподоблений! Из только что описанного отворачивания головы селезня – в ходе дальнейшей ритуализации – у великого множества уток развились свои жесты, подставляющие затылок, которые играют большую роль при ухаживании у кряквы, чирка, шилохвости и других настоящих уток, а также и у гаг. Супружеская пара кряквы с особым увлечением празднует церемонию «рэбрэб-болтовни» в тех случаях, когда они теряли друг друга и снова нашли после долгой разлуки. В точности то же самое относится и к жестам умиротворения с демонстрацией развернутого бока и хвостовыми ударами, которые мы уже знаем у супругов-цихлид. Как раз потому, что все это так часто происходит при воссоединении разлученных перед тем партнеров, первые наблюдатели зачастую воспринимали такие действия как «приветствие».</p>
    <p>Хотя такое толкование отнюдь не неправильно для определенных, очень специализированных церемоний этого рода, большая частота и интенсивность жестов умиротворения именно в подобных ситуациях наверняка имеет изначально другое объяснение: притупление всех агрессивных реакций за счет привычки к партнеру частично проходит уже при кратком перерыве той ситуации, которая обусловила возникновение такой привычки. Очень впечатляющие примеры тому получаются, когда приходится изолировать ради какой-либо цели – хотя бы всего на один час – животное из стаи вместе выросших, очень друг к другу привыкших и потому более или менее сносно уживающихся друг с другом молодых петухов, цихлид, бойцовых рыбок, малабарских дроздов или других, столь же агрессивных видов. Если после того попытаться вернуть животное к его прежним товарищам, то агрессия начинает бурлить, как перегретая вода при задержке кипения, от малейшего толчка.</p>
    <p>Как мы уже знаем, действие привычки могут нарушить и другие, даже малейшие изменения общей ситуации. Моя старая пара малабарских дроздов летом 1961 года терпела своего сына из первого выводка, находившегося в клетке в той же комнате, что и их скворечник, гораздо дольше того срока, когда эти птицы обычно выгоняют повзрослевших детей из своих владений. Однако если я переставлял его клетку со стола на книжную полку – родители начинали нападать на сына столь интенсивно, что даже забывали вылетать на волю, чтобы принести корм маленьким птенцам, появившимся к этому времени. Такое внезапное обрушение запретов агрессии, построенных на привычке, представляет собой очевидную опасность, угрожающую связям между партнерами каждый раз, когда пара разлучается даже на короткий срок. Так же очевидно, что подчеркнутая церемония умиротворения, которая каждый раз наблюдается при воссоединении пары, служит не для чего иного, как для предотвращения этой опасности. С таким предположением согласуется и то, что «приветствие» бывает тем возбужденнее и интенсивнее, чем продолжительнее была разлука.</p>
    <p>Наш человеческий смех, вероятно, тоже в своей первоначальной форме был церемонией умиротворения или приветствия. Улыбка и смех, несомненно, соответствуют различным степеням интенсивности одного и того же поведенческого акта, т. е. они проявляются при различных порогах специфического возбуждения, качественно одного и того же. У наших ближайших родственников – у шимпанзе и гориллы – нет, к сожалению, приветственной мимики, которая по форме и функции соответствовала бы смеху. Зато есть у многих макак, которые в качестве жеста умиротворения скалят зубы – и время от времени, чмокая губами, крутят головой из стороны в сторону, сильно прижимая уши. Примечательно, что некоторые люди на Дальнем Востоке, приветствуя улыбкой, делают то же самое точно таким же образом. Но самое интересное – при интенсивной улыбке они держат голову так, что лицо обращено не прямо к тому, кого приветствуют, а чуть-чуть в сторону, мимо него. С точки зрения функциональности ритуала совершенно безразлично, какая часть его формы заложена в генах, а какая закреплена культурной традицией учтивости.</p>
    <p>Во всяком случае, заманчиво считать приветственную улыбку церемонией умиротворения, возникшей – подобно триумфальному крику гусей – путем ритуализации переориентированной угрозы. При взгляде на обращенный мимо собеседника дружелюбный оскал учтивого японца появляется искушение предположить, что это именно так.</p>
    <p>За такое предположение говорит и то, что при очень интенсивном, даже пылком приветствии двух друзей их улыбки внезапно переходят в громкий смех, который каждому из них кажется слишком не соответствующим его чувствам, когда при встрече после долгой разлуки он неожиданно прорывается откуда-то из вегетативных глубин. Объективный наблюдатель просто обязан уподобить поведение таких людей гусиному триумфальному крику.</p>
    <p>Во многих отношениях аналогичны и ситуации, вызывающие смех. Если несколько простодушных людей, – скажем, маленьких детей, – вместе высмеивают кого-то другого или других, не принадлежащих к их группе, то в этой реакции, как и в других переориентированных жестах умиротворения, содержится изрядная доля агрессии, направленной наружу, на не-члена-группы. И смех, который обычно очень трудно понять, – возникающий при внезапной разрядке какой-либо конфликтной ситуации, – тоже имеет аналогии в жестах умиротворения и приветствия многих животных. Собаки, гуси и, вероятно, многие другие животные разражаются бурными приветствиями, когда внезапно разряжается мучительная ситуация конфликта. Понаблюдав за собой, я могу с уверенностью утверждать, что общий смех не только действует как чрезвычайно сильное средство отведения агрессии, но и доставляет ощутимое чувство социального единения.</p>
    <p>Исходной, а во многих случаях даже главной функцией всех только что упомянутых ритуалов может быть простое предотвращение борьбы. Однако даже на сравнительно низкой ступени развития – как показывает, например, «рэбрэб-болтовня» у кряквы – эти ритуалы уже достаточно автономны для того, чтобы превращаться в самоцель. Когда селезень кряквы, непрерывно издавая свой протяжный однослоговый призыв, – «рэээээб… «, «рэээээб… «, – ищет свою подругу, и когда, найдя ее наконец, впадает в подлинный экстаз «рэбрэб-болтовни», с задиранием клюва и подставлением затылка, – трудно удержаться от субъективизации и не подумать, что он ужасно радуется, обретя ее, и что его напряженные поиски были в значительной мере мотивированы стремлением к церемонии приветствия. При более высокоритуализованных формах собственно триумфального крика, какие мы находим у пеганок и тем паче у настоящих гусей, это впечатление значительно усиливается, так что слово «приветствие» уже не хочется брать в кавычки.</p>
    <p>Вероятно, у всех настоящих уток, а также и у пеганки, которая больше всех прочих родственных видов похожа на них в отношении триумфального крика, – точнее, рэбрэб-болтовни, – эта церемония имеет и вторую функцию, при которой только самец выполняет церемонию умиротворения, в то время как самка натравливает его, как описано выше. Тонкий мотивационный анализ говорит нам, что здесь самец, направляющий свои угрожающие жесты в сторону соседнего самца своего вида, в глубине души агрессивен и по отношению к собственной самке, в то время как она на самом деле агрессивна только по отношению к тому чужаку и ничего не имеет против своего супруга. Этот ритуал, скомбинированный из переориентированной угрозы самца и из натравливания самки, в функциональном смысле совершенно аналогичен триумфальному крику гусей, при котором каждый из партнеров угрожает мимо другого. В особенно красивую церемонию он развился – наверняка независимо – у европейской связи и у пеганки. Интересно, что у чилийской связи, напротив, возникла столь же высокоспециализированная церемония, подобная триумфальному крику, при которой переориентированную угрозу выполняют оба супруга, как настоящие гуси и большинство крупных пеганок.</p>
    <p>Самка чилийской связи носит мужской наряд, с головкой переливчатой зелени и яркой красно-коричневой грудкой; это единственный случай у настоящих уток.</p>
    <p>У огарей, египетских гусей и многих родственных видов самка выполняет такие же действия натравливания, но самец чаще реагирует на это не ритуализованной угрозой мимо своей самки, а настоящим нападением на указанного супругой враждебного соседа. Вот когда тот побежден, – или, по крайней мере, схватка не закончилась сокрушительным поражением пары, – лишь тогда начинается несмолкающий триумфальный крик. У многих видов – андский гусь, оринокский гусь и др. – этот крик не только слагается в очень занятную музыкальную картину из-за разного звучания голосов самца и самки, но и превращается в забавнейшее представление из-за чрезвычайно утрированных жестов. Мой фильм с парой андских гусей, одержавших впечатляющую победу над любимым моим другом Нико Тинбергеном, – это настоящая комедия. Началось с того, что самка натравила своего супруга на знаменитого этолога коротким ложным выпадом в его сторону; гусак завелся не сразу, но постепенно пришел в такую ярость и бил ороговелым сгибом крыла так свирепо, что под конец Нико удирал весьма убедительно. Его ноги и руки, которыми он отбивался от гусака, были избиты и исклеваны в сплошной синяк. Когда враг-человек исчез, началась бесконечная триумфальная церемония, изобиловавшая слишком человеческими выражениями эмоций и по тому действительно очень смешная.</p>
    <p>Еще больше, чем у других видов пеганок, самка египетского гуся натравливает своего самца на всех сородичей, до каких только можно добраться, – а если таких нет, то, увы, и на птиц других видов; к великому огорчению владельцев зоопарков, которым приходится лишать этих красавцев возможности летать и попарно изолировать их. Самка египетского гуся следит за всеми схватками своего супруга с интересом профессионального рефери, но никогда не помогает ему, как иногда делают серые гусыни и всегда – самки цихлид. Более того – она всегда готова с развернутыми знаменами перейти к победителю, если ее супругу придется потерпеть поражение.</p>
    <p>Такое поведение должно значительно влиять на половой отбор, поскольку здесь Премия Отбора назначается за максимальную боеспособность и боеготовность самца. И это снова наталкивает на мысль, которая уже занимала нас в конце 3-й главы. Может быть, даже весьма вероятно, что эта драчливость египетских гусей, которая кажется наблюдателю прямо-таки сумасшедшей, является следствием внутривидового отбора и вообще не так уж важна для сохранения вида. Такая возможность должна нас беспокоить, потому что – как мы увидим в дальнейшем – подобные соображения касаются и эволюционного развития инстинкта агрессии у человека.</p>
    <p>Кстати, египетский гусь принадлежит к тем немногим видам, у которых тирумфальный крик в его функции церемонии умиротворения может не сработать. Если две пары разделить прозрачной, но непреодолимой сеткой, то они ярятся друг на друга через нее, все больше входят в раж, – и не так уж редко бывает, что вдруг, как по команде, супруги каждой пары обращаются друг к другу и затевают свирепую драку. Почти наверняка того же можно добиться и в том случае, если посадить в загон к паре «мальчика для битья» того же вида, а затем, когда избиение будет в разгаре, по возможности незаметно убрать его.</p>
    <p>Тут пара поначалу впадает в подлинный экстаз триумфального крика, который становится все более и более буйным, все меньше отличается от неритуализованной угрозы, – а затем, вдруг, влюбленные супруги хватают друг друга за шиворот и молотят по всем правилам, что обычно заканчивается победой самца, поскольку он заметно крупнее и сильнее самки. Но я никогда не слышал, чтобы накопление нерастраченной агрессии из-за долгого отсутствия «злого соседа» привело у них к убийству супруга, как это бывает у некоторых цихлид.</p>
    <p>Тем не менее, и у египетских гусей, и у видов Тааогпа наибольшее значение триумфальный крик имеет в функции громоотвода. Он нужен прежде всего там, где надвигается гроза, т. е. и внутреннее состояние животных, и внешняя ситуация вызывают внутривидовую агрессию.</p>
    <p>Хотя триумфальный крик, особенно у нашей европейской пеганки, и сопровождается высокодифференцированными, балетно преувеличенными телодвижениями, – он в меньшей степени свободен от первоначальных побуждений, лежащих в основе конфликта, нежели, скажем, уже описанное, не столь развитое по форме «приветствие» у многих настоящих уток. Совершенно очевидно, что у пеганок триумфальный крик все еще черпает большую часть энергии из первоначальных побуждений, конфликт которых некогда дал начало переориентированному действию.</p>
    <p>Даже при наличии явного, бросающегося в глаза стремления к нападению – церемония остается связанной с этими взаимно противодействующими факторами. Соответственно, у названных видов она подвержена сильным сезонным колебаниям: в период размножения она наиболее интенсивна, в спокойные периоды ослабевает, и – разумеется – полностью отсутствует у молодых птиц, до наступления половой зрелости.</p>
    <p>У серых гусей, пожалуй даже у всех настоящих гусей, все это совершенно иначе. Прежде всего, у них триумфальный крик уже не является исключительно делом супружеской пары; он объединяет не только целые семьи, но и вообще любые группы тесно сдружившихся птиц. Эта церемония стала почти или совсем независимой от половых побуждений, так что выполняется на протяжении всего года и свойственна даже совсем крошечным птенцам.</p>
    <p>Последовательность движений здесь более длинная и более сложная, чем во всех описанных до сих пор ритуалах умиротворения. В то время как у цихлид, а часто и у пеганок, агрессия, которая отводится от партнера церемонией приветствия, ведет к последующему нападению на враждебного соседа, – у гусей в ритуализованной последовательности действий такое нападение предшествует сердечному приветствию. Иными словами, типичная схема триумфального крика состоит в том, что один из партнеров – как правило, сильнейший член группы, потому в паре это всегда гусак – нападает на действительного или воображаемого противника, сражается с ним, а затем – после более или менее убедительной победы – с громким приветствием возвращается к своим. От этого типичного случая, схематично изображенного Хельгой Фишер, происходит и само название триумфального крика.</p>
    <p>Временная последовательность нападения и приветствия достаточно ритуализована для того, чтобы вся церемония в целом могла проводиться и при высокой интенсивности возбуждения, даже в том случае, если для настоящей агрессии нет никакого повода. В этом случае нападение превращается в имитацию атаки в сторону какого-нибудь безобидного, стоящего поблизости гусенка либо вообще проводится вхолостую, под громкие фанфары так называемого «раската» – глухо звучащей хриплой трубы, которая сопровождает этот первый акт церемонии триумфального крика. Хотя при благоприятных условиях атака-раскат может мотивироваться только автономной мотивацией ритуала, такое нападение значительно облегчается, если гусак оказывается в ситуации, действительно вызывающей его агрессивность. Как показывает детальный мотивационный анализ, раскат возникает чаще всего, если птица находится в конфликте между нападением, страхом и социальными обязательствами. Узы, связывающие гусака с супругой и детьми, удерживают его на месте и не позволяют бежать, даже если противник вызывает в нем сильное стремление к бегству, а не только агрессивность. В этом случае он попадает в такое же положение, как загнанная в угол крыса, и «геройская» – с виду – храбрость, с какой отец семейства сам бросается на превосходящего противника, – это мужество отчаяния, уже знакомая нам критическая реакция.</p>
    <p>Вторая фаза триумфального крика – поворот к партнеру, под аккомпанемент тихого гоготанья, – по форме движения совершенно аналогична жесту угрозы и отличается лишь тем, что направлена чуть в сторону, что обусловлено ритуально закрепленным переориентированием.</p>
    <p>Однако эта «угроза» мимо друга при нормальных обстоятельствах содержит уже очень мало либо вовсе не содержит агрессивной мотивации, а вызывается только автономным побуждением самого ритуала, особенным инстинктом, который мы вправе называть социальным.</p>
    <cite>
     <p>Свободная от агрессии нежность гогочущего приветствия существенно усиливается контрастом. Гусак во время ложной атаки и раската уже выпустил основательный заряд агрессии, и теперь – когда он внезапно отвернулся от противника и обратился к возлюбленной семье – происходит перелом в настроении, который в соответствии с хорошо известными физиологическими и психологическими закономерностями толкает маятник в сторону, противоположную агрессии. Если собственная мотивация церемонии слаба, то в приветственном гоготанье может содержаться несколько большая доля агрессивного инстинкта. При совершенно определенных условиях, которые мы рассмотрим позже, церемония приветствия может «регрессировать», т. е. возвратиться на более раннюю ступень эволюционного развития, причем в нее может войти и подлинная агрессия (свойственная той ранней ступени).</p>
    </cite>
    <p>Поскольку жесты приветствия и угрозы почти одинаковы, очень трудно заметить эту редкую и не совсем нормальную примесь побуждения к атаке в самом движении как таковом. Насколько похожи эти дружелюбные жесты на древнюю мимику угрозы – несмотря на коренное различие мотиваций, – видно из того, что их можно перепутать. Незначительное отклонение «угрозы» хорошо видно адресату спереди; но сбоку – в профиль – это отклонение совершенно незаметно, и не только наблюдателю-человеку, но и другому дикому гусю. По весне, когда семейные узы постепенно слабеют и молодые гусаки начинают искать себе невест, – часто случается, что один из братьев еще связан с другим семейным триумфальным криком, но уже стремится делать брачные предложения какой-нибудь чужой юной гусыне. Выражаются они отнюдь не в приглашении к спариванию, а в том, что он нападает на чужих гусей и затем, с приветствием, торопится к своей избраннице. Если его верный брат видит это сбоку – он, как правило, принимает сватовство за начало атаки на чужую гусыню; а поскольку все самцы в группе триумфального крика мужественно стоят друг за друга в борьбе, он яростно бросается на будущую невесту своего брата и начинает ее колотить. Сам он не испытывает к ней никаких чувств, и такое избиение вполне соответствовало бы выразительному движению брата-жениха, если бы то несло в себе не приветствие, а угрозу. Когда самка в испуге удирает, ее жених оказывается в величайшем смущении. Я отнюдь не приписываю гусям человеческих качеств: объективной физиологической основой любого смущения является конфликт противоречащих друг другу побуждений, а именно в таком состоянии – вне всяких сомнений – и находится наш молодой гусак. У молодого серого гуся невероятно сильно стремление защищать избранную самку, но столь же силен и запрет напасть на брата, который в это время еще является его сотоварищем по братскому триумфальному крику. Насколько непреодолим этот запрет, мы еще увидим в дальнейшем на впечатляющих примерах.</p>
    <p>Если триумфальный крик и содержит сколь-нибудь существенный заряд агрессии по отношению к партнеру, то лишь в первой фазе с раскатом; в гогочущем приветствии она уже наверняка отсутствует. Поэтому – и Хельга Фишер того же мнения – приветствие уже не имеет функции умиротворения. Хотя оно «еще» в точности копирует символическую форму переориентированной угрозы, – между партнерами, совершенно определенно, не существует настолько сильной агрессивности, чтобы она нуждалась в отведении.</p>
    <p>Лишь в одной, совершенно особой и быстро проходящей стадии индивидуального развития первоначальные побуждения, лежащие в основе переориентирования, отчетливо видны и в приветствии. (Впрочем, индивидуальное развитие триумфального крика у серых гусей – тоже детально изученное Хельгой Фишер – вовсе не является репродукцией его эволюционного становления; нельзя переоценивать пределы применимости закона повторений.) Новорожденный гусь – еще до того как он может ходить, стоять или есть – способен вытягивать шейку вперед, что сопровождается «гоготаньем» на тончайшей фистульной ноте. С самого начала этот звук двухслоговый, точно как «рэбрэб» или соответствующий писк утят. Уже через пару часов он превращается в многослоговое «пипипи», которое по ритму в точности совпадает с приветственным гоготаньем взрослых гусей. Вытягивание шеи и этот писк, несомненно, являются первой ступенью, из которой при взрослении гуся развиваются и выразительное движение угрозы, и вторая фаза триумфального крика. Из сравнительного исследования происхождения этих видов мы знаем наверняка, что в ходе эволюции приветствие произошло из угрозы за счет ее переориентирования и ритуализации. Однако в индивидуальном развитии тот же по форме жест сначала означает приветствие. Когда гусенок только что совершил тяжелую и небезопасную работу появления на свет и лежит мокрым комочком горя, с бессильно вытянутой шейкой, – из него можно вытянуть только одну-единственную реакцию. Если наклониться над ним и издать пару звуков, подражая голосу гусей, – он с трудом поднимает качающуюся головку, вытягивает шейку и приветствует. Крошечный дикий гусь ничего другого еще не может, но уже приветствует свое социальное окружение!</p>
    <p>Как по смыслу выразительного движения, так и в отношении провоцирующей ситуации вытягивание шейки и писк у серых гусят соответствуют именно приветствию, а не угрожающему жесту взрослых. Примечательно, однако, что по своей форме это движение аналогично как раз угрозе, так как характерное отклонение вытянутой шеи в сторону от партнера у совсем маленьких гусят отсутствует. Только когда им исполняется несколько недель, – среди пуха видны уже настоящие перья, – тогда это меняется. К этому времени птенцы становятся заметно агрессивнее по отношению к гусятам того же возраста из других семей: наступают на них с писком, вытянув шеи, и пытаются щипать. Но поскольку при таких потасовках детских семейных команд жесты угрозы и приветствия еще совершенно одинаковы, – понятно, что часто происходят недоразумения и кто-то из братцев и сестриц щиплет своего. В этой особой ситуации, впервые в онтогенезе, видно ритуализованное переориентирование приветственного движения: гусенок, обиженный кем-то из своих, не щиплется в ответ, а интенсивно пищит и вытягивает шею, которая совершенно отчетливо направлена мимо обидчика, хотя и под меньшим углом, чем это будет впоследствии, при полностью освоенной церемонии. Тормозящее агрессию действие этого жеста необычайно отчетливо: только что нападавшие братец или сестрица тотчас же отстают и в свою очередь переходят к приветствию, направленному мимо. Фаза развития, за время которой триумфальный крик приобретает столь заметное умиротворяющее действие, длится лишь несколько дней. Ритуализованное переориентирование быстро закрепляется и предотвращает впредь – за редкими исключениями – любые недоразумения. Кроме того, с окончательным усвоением ритуализованной церемонии приветствие подпадает под власть автономного социального инстинкта и уже вовсе не содержит агрессии к партнеру; либо содержит такую мизерную ее долю, что нет нужды в специальном механизме, который затормаживал бы нападение на него. В дальнейшем триумфальный крик функционирует исключительно в качестве уз, объединяющих членов семьи.</p>
    <p>Бросается в глаза, что группа, объединенная триумфальным криком, является закрытой. Только что вылупившийся птенец приобретает членство в группе по праву рождения и принимается «не глядя», даже если он вовсе не гусь, а подкидыш, подсунутый ради эксперимента, например мускусная утка. Уже через несколько дней родители знают своих детей; дети тоже узнают родителей и с этих пор уже не проявляют готовности к триумфальному крику с другими гусями.</p>
    <p>Если поставить довольно жестокий эксперимент с переносом гусенка в чужую семью, то бедный ребенок принимается в новое сообщество триумфального крика тем труднее, чем позже его вырвали из родного семейного союза. Дитя боится чужих; и чем больше оно выказывает этот страх, тем более они расположены набрасываться на него.</p>
    <p>Трогательна детская доверчивость, с которой совсем неопытный, только что вылупившийся гусенок вышептывает предложение дружбы – свой крошечный триумфальный писк – первому существу, какое приближается к нему, «в предположении», что это должен быть кто-то из его родителей.</p>
    <p>Но совершенно чужому – серый гусь предлагает триумфальный крик (а вместе с ним и вечную любовь и дружбу) лишь в одном-единственном случае: когда темпераментный юноша вдруг влюбляется в чужую девушку. Это безо всяких кавычек! Эти первые предложения совпадают по времени с моментом, когда почти годовалая молодежь должна уходить от родителей, которые собираются выводить новое потомство. Семейные узы при этом по необходимости ослабляются, но никогда не рвутся окончательно.</p>
    <p>У гусей триумфальный крик еще более связан с персональным знакомством, чем у описанных выше уток. Утки тоже «болтают» лишь с определенными, знакомыми товарищами; однако у них узы, возникающие между участниками церемонии, не так прочны, и добиться принадлежности к группе у них не так трудно, как у гусей. У этих случается, что гусю, вновь прилетевшему в колонию, – или купленному, если речь идет о домашних, – требуются буквально годы, чтобы быть принятым в группу совместного триумфального крика.</p>
    <p>Чужаку легче приобрести членство в группе триумфального крика окольным путем, если кто-то из партнеров этой группы влюбляется в него и они образуют семью.</p>
    <p>За исключением специальных случаев влюбленности и принадлежности к семье по праву рождения – триумфальный крик бывает тем интенсивнее, а узы, возникающие из него, тем прочнее, чем дольше животные знают друг друга. При прочих равных условиях можно утверждать, что прочность связей триумфального крика пропорциональна степени знакомства партнеров. Несколько утрируя, можно сказать, что узы триумфального крика между двумя или несколькими гусями возникают всегда, когда степень знакомства и доверия становятся для этого достаточной.</p>
    <p>Когда ранней весной старые гуси предаются заботам о потомстве, а молодые, однолетки и двухлетки, любовным помыслам – всегда остается какое-то количество неспарившихся гусей разного возраста, которые как «третьи лишние» эротически не заняты; и они всегда объединяются в большие или меньшие группы. Обычно мы кратко называем их бездетными. Это выражение неточно, так как многие молодые новобрачные, уже образовавшие прочные пары, тоже еще не высиживают птенцов. В таких бездетных группах могут возникать по-настоящему прочные триумфальные крики, не имеющие ни малейшей связи с сексуальностью. Обстоятельства принуждают каждого из двух одиноких гусей к общению с другим, и случайно может возникнуть бездетное содружество самца и самки. Именно это произошло в нынешнем году, когда старая овдовевшая гусыня вернулась из нашей дочерней колонии серых гусей на Аммерзее и объединилась с вдовцом, жившим на Зеевизен, супруга которого скончалась незадолго перед тем по неизвестной причине. Я думал, что здесь начинается образование новой пары, но Хельга Фишер с самого начала была убеждена, что речь идет о типичном бездетном триумфальном крике, который может еще раз связать взрослого самца с такой же самкой. Так что – вопреки иному мнению – между мужчинами и женщинами бывают и отношения подлинной дружбы, не имеющие ничего общего с влюбленностью. Впрочем, из такой дружбы легко может возникнуть любовь, и у гусей тоже.</p>
    <p>Существует давно известный трюк в разведении диких гусей: двух гусей, которых хотят спаровать, вместе пересаживают в другой зоопарк или в другую компанию водоплавающих птиц. Там их обоих не любят, как «гадкого утенка», и им приходится искать общества друг друга. Таким образом добиваются, как минимум, возникновения бездетного триумфального крика – и можно надеяться, что из него получится пара. Однако в моей практике было очень много случаев, когда такие вынужденные связи тотчас же разрушались при возвращении птиц в прежнее окружение.</p>
    <p>Связь между триумфальным криком и сексуальностью, т. е. собственно инстинктом копуляции, не так легко понять. Во всяком случае, эта связь слаба, и все непосредственно половое играет в жизни диких гусей сугубо подчиненную роль. Что объединяет пару гусей на всю жизнь – это трицмфальный крик, а не половые отношения супругов. Наличие прочных уз триумфального крика между двумя индивидами «прокладывает путь», т. е. до какой-то степени способствует появлению половой связи. Если два гуся – это могут быть и два гусака – очень долго связаны союзом этой церемонии, то в конце концов они, как правило, пробуют совокупляться. Напротив, половые связи, которые часто возникают уже у годовалых птиц, – задолго до наступления половой зрелости, – по-видимому никак не благоприятствуют развитию уз триумфального крика. Если две молодые птицы многократно совокупляются, из этого нельзя делать каких-либо выводов о возникновении будущей пары.</p>
    <p>Напротив, достаточно лишь самого малого намека на предложение триумфального крика со стороны молодого гусака, – если только он находит ответ у самки, – чтобы со значительной вероятностью предсказать, что из этих двух сложится прочная пара. Эти нежные отношения, в которых сексуальные реакции вообще не играют никакой роли, к концу лета или к началу осени кажутся уже совершенно исчезнувшими; однако, когда по второй весне своей жизни молодые гуси начинают серьезное ухаживание – они поразительно часто находят свою прошлогоднюю первую любовь. Слабая и в некотором смысле односторонняя связь, существующая между триумфальным криком и копуляцией у гусей, в значительной степени аналогична той, какая бывает и у людей, – связи между влюбленностью и грубо-сексуальными реакциями.</p>
    <p>«Чистая» любовь через нежность ведет к физическому сближению, которое при этом отнюдь не рассматривается как нечто существенное в данной связи; в то же время, возбуждающие ситуации и партнеры, вызывающие сильнейшее сексуальное влечение, далеко не всегда приводят к пылкой влюбленности. У серых гусей эти две функциональные сферы могут быть так же оторваны и независимы одна от другой, как и у людей, хотя, разумеется, «в нормальном случае», для выполнения своей задачи по сохранению вида, они должны совпадать и относиться к одному и тому же индивиду.</p>
    <p>Понятие «нормального» является одним из самых труднеопределимых во всей биологии; но в то же время, к сожалению, оно столь же необходимо, как и обратное ему понятие патологического. Мой друг Бернхард Холлман, когда ему попадалось что-нибудь особенно причудливое или необъяснимое в строении или поведении какого-либо животного, обычно задавал наивный с виду вопрос: «Конструктор этого хотел?» И в самом деле, единственная возможность определить «нормальную» структуру или функцию состоит в том, что мы утверждаем: они являются как раз такими, какие под давлением отбора должны были развиться именно в данной форме – и ни в какой иной – ради выполнения задачи сохранения вида, К несчастью, это определение оставляет в стороне все то, что развилось именно так, а не иначе, по чистой случайности – но вовсе не должно подпадать под определение ненормального, патологического. Однако мы понимаем под «нормальным» отнюдь не какое-то среднее, полученное из всех наблюдавшихся случаев; скорее это выработанный эволюционный тип, который – по понятным причинам – в чистом виде осуществляется крайне редко или вообще никогда. Тем не менее, эта сугубо идеальная конструкция нам необходима, чтобы было с чем сравнивать реальные случаи. В учебнике зоологии поневоле приходится описывать – в качестве представителя вида – какого-то совершенного, идеального мотылька; мотылька, который именно в этой форме не встречается нигде и никогда, потому что все экземпляры, какие можно найти в коллекциях, отличаются от него, каждый чем-то своим. Точно так же мы не можем обойтись без «идеальной» конструкции нормального поведения серых гусей или какого-либо другого вида животных; такого поведения, которое осуществлялось бы без влияния каких-либо помех и которое встречается не чаще, чем безупречный тип мотылька. Люди, одаренные хорошей способностью к образному восприятию, видят идеальный тип структуры или. поведения совершенно непосредственно, т. е. они в состоянии вычленить сущность типичного из фона случайных мелких несообразностей. Когда мой учитель Оскар Хейнрот в своей, ставшей классической, работе о семействе утиных (1910) описал пожизненную и безусловную супружескую верность серых гусей в качестве «нормы», – он совершенно правильно абстрагировал свободный от нарушений идеальный тип; хотя он и не мог наблюдать его в действительности уже потому, что гуси живут иногда более полувека, а их супружеская жизнь всего на два года короче. Тем не менее его высказывание верно, и определенный им тип настолько же необходим для описания и анализа поведения, насколько бесполезна была бы средняя норма, выведенная из множества единичных случаев. Когда я недавно, уже работая над этой главой, просматривал вместе с Хельгой Фишер все ее гусиные протоколы, то – несмотря на все вышеуказанные соображения – был как-то разочарован тем, что описанный моим учителем нормальный случай абсолютной «верности до гроба» среди великого множества наших гусей оказался сравнительно редок. Возмутившись моим разочарованием, Хельга сказала бессмертные слова:</p>
    <p>«Чего ты от них хочешь? Ведь гуси тоже всего лишь люди!» У диких гусей, в том числе – это доказано – и у живущих на воле, бывают очень существенные отклонения от нормы брачного и социального поведения. Одно из них, очень частое, особенно интересно потому, что у гусей оно поразительным образом способствует, а не вредит сохранению вида, хотя у людей во многих культурах сурово осуждается; я имею в виду связь между двумя мужчинами. Ни во внешнем облике, ни в определении обоих полов у гусей нет резких, качественных различий. Единственный ритуал при образовании пары, – так называемый изгиб шеи, – который у разных полов существенно отличается, выполняется лишь в том случае, когда будущие партнеры не знают друг друга и потому несколько побаиваются. Если этот ритуал пропущен, то ничто не мешает гусаку адресовать свое предложение триумфального крика не самке, а другому самцу.</p>
    <p>Такое происходит особенно часто, хотя не только в тех случаях, когда все гуси слишком хорошо знают друг друга изза тесного содержания в неволе. Пока мое отделение Планковского Института физиологии поведения располагалось в Бульдерне, в Вестфалии, и нам приходилось держать всех наших водоплавающих птиц на одном, сравнительно небольшом пруду, – это случалось настолько часто, что мы долгое время ошибочно считали, будто нахождение разнополых партнеров происходит у серых гусей лишь методом проб и ошибок. Лишь много позже мы обнаружили функцию церемонии изгиба шеи, в подробности которой не станем здесь вдаваться.</p>
    <p>Когда молодой гусак предлагает триумфальный крик другому самцу и тот соглашается, то каждый из них приобретает гораздо лучшего партнера и товарища, – насколько это касается именно данной функциональной сферы, – чем мог бы найти в самке. Так как внутривидовая агрессия у гусаков гораздо сильнее, чем у гусынь, то и сильнее предрасположенность к триумфальному крику, и они вдохновляют друг друга на великие дела. Поскольку ни одна разнополая пара не в состоянии им противостоять, такая пара гусаков приобретает очень высокое, если не наивысшее положение в иерархии своей колонии. Они хранят пожизненную верность друг другу, по крайней мере не меньшую, чем в разнополых парах. Когда мы разлучили нашу старейшую пару гусаков. Макса и Копфшлица, сослав Макса в дочернюю колонию серых гусей на Ампер-Штаузее у Фюрстенфельдбрюка, то через год траура оба они спаровались с самками, и обе пары вырастили птенцов. Но когда Макса вернули на Эсс-зее, – без супруги и без детей, которых мы не смогли поймать, – Копфшлиц моментально бросил свою семью и вернулся к нему. Супруга Копфшлица и его сыновья, по-видимому, оценили ситуацию совершенно точно и пытались прогнать Макса яростными атаками, но им это не удалось. Сегодня два гусака держатся вместе, как всегда, а покинутая супруга Копфшлица уныло ковыляет за ними следом, соблюдая определенную дистанцию.</p>
    <p>Понятие, которое обычно связывается со словом «гомосексуальность», определено и очень плохо, и очень широко.</p>
    <cite>
     <p>«Гомосексуал» – это и одетый в женское платье, подкрасившийся юноша в притоне, и герой греческих мифов; хотя первый из них в своем поведении приближается к противоположному полу, а второй – во всем, что касается его поступков, – настоящий супермен и отличается от нормального мужчины лишь выбором объектов своей половой активности. В эту категорию попадают и наши «гомосексуальные» гусаки. Им извращение более «простительно», чем Ахиллу и Патроклу, уже потому, что самцы и самки у гусей различаются меньше, чем у людей. Кроме того, они ведут себя гораздо более «по-людски», чем большинство людей-гомосексуалов, поскольку никогда не совокупляются и не производят заменяющих действий, либо делают это в крайне редких, исключительных случаях. Правда, по весне можно видеть, как они торжественно исполняют церемонию прелюдии к совокуплению: то красивое, грациозное погружение шеи в воду, которое видел у лебедей и прославил в стихах поэт Гельдерлин. Когда после этого ритуала они намереваются перейти к копуляции, то – естественно – каждый пытается взобраться на другого, и ни один не думает распластаться на воде на манер самки. Дело, таким образом, заходит в тупик, и они бывают несколько рассержены друг на друга, однако оставляют свои попытки без особого возмущения или разочарования. Каждый из них в какой-то степени относится к другому как к своей жене, но если она несколько фригидна и не хочет отдаваться – это не наносит сколь-нибудь заметного ущерба их великой любви. К началу лета гусаки постепенно привыкают к тому, что копуляция у них не получается, и прекращают свои попытки; однако интересно, что за зиму они успевают это забыть и следующей весной с новой надеждой стараются потоптать друг друга.</p>
    </cite>
    <p>Часто, хотя далеко не всегда, сексуальные побуждения таких гусаков, связанных друг с другом триумфальным криком, находят выход в другом направлении. Эти гусаки оказываются невероятно притягательны для одиноких самок, что вероятно объясняется их высоким иерархическим рангом, который они приобретают благодаря объединенной боевой мощи. Во всяком случае, рано или поздно находится гусыня, которая на небольшом расстоянии следует за двумя такими героями, но влюблена – как показывают детальные наблюдения и последующий ход событий – в одного из них. Поначалу такая девушка стоит или соответственно плавает рядышком, как бедный «третий лишний», когда гусаки предпринимают свои безуспешные попытки к соитию; но рано или поздно она изобретает хитрость – ив тот момент, когда ее избранник пытается взобраться на партнера, она быстренько втискивается между ними в позе готовности. При этом она всегда предлагает себя одному и тому же гусаку! Как правило, он взбирается на нее; однако тотчас же после этого – тоже как правило – поворачивается к своему другу и выполняет для него финальную церемонию:</p>
    <p>«Но думал-то я при этом о тебе!» Часто второй гусак принимает участие в этой заключительной церемонии, по всем правилам. В одном из запротоколированных случаев гусыня не следовала повсюду за обоими гусаками, а около полудня, когда у гусей особенно сильно половое возбуждение, ждала своего возлюбленного в определенном углу пруда.</p>
    <p>Он приплывал к ней второпях, а тотчас после соития снимался и летел через пруд назад к своему другу, чтобы исполнить с ним эпилог спаривания, что казалось особенно недружелюбным по отношению к даме. Впрочем, она не выглядела «оскорбленной».</p>
    <p>Для гусака такая половая связь может постепенно превратиться в «любимую привычку», а гусыня с самого начала была готова добавить свой голос к его триумфальному крику. С упрочением знакомства уменьшается дистанция, на которой следует гусыня за парой самцов; так что другой, который ее не топчет, тоже все больше и больше привыкают к ней. Затем она очень постепенно, сначала робко, а потом со все возрастающей уверенностью начинает принимать участие в триумфальном крике обоих друзей, а они все больше и больше привыкают к ее постоянному присутствию. Таким обходным путем, через долгое-долгое знакомство, самка из более или менее нежелательного довеска к одному из гусаков превращается в почти полноправного члена группы триумфального крика, а через очень долгое время – даже в совершенно полноправного.</p>
    <p>Этот длительный процесс может быть сокращен одним чрезвычайным событием. Если гусыня, не получавшая ни от кого помощи в защите гаездового участка, сама добыла себе место, сама устроила гнездо и насиживает яйца – вот тут может случиться, что оба гусака находят ее и адаптируют (либо во время насиживания, либо уже после появления птенцов). То есть, строго говоря, они адаптируют выводок, гусят; но мирятся с тем, что у них есть мать и что она шумит вместе со всеми, когда они триумфально кричат со своими приемными детьми, которые в действительности являются отпрысками одного из них. Стоять на страже у гнезда и водить за собой детей – это, как писал уже Хейнрот, поистине вершины жизни гусака, очевидно более нагруженные эмоциями и аффектацией, нежели прелюдия к соитию и оно само; потому здесь создается лучший мост для установления тесного знакомства участвующих индивидов и для возникновения общего триумфального крика. Независимо от пути, в конце концов через несколько лет они приходят к настоящему браку втроем, при котором раньше или позже второй гусак тоже начинает топтать гусыню и все три птицы вместе участвуют в любовной игре. Самое замечательное в этом тройственном браке – а мы имели возможность наблюдать целый ряд таких случаев – состоит в его биологическом успехе: они постоянно держатся на самой вершине иерархии в своей колонии, все еще сохраняют свой гнездовой участок и из года в год выращивают достаточно многочисленное потомство. Таким образом, «гомосексуальные» узы триумфального крика двух гусаков никак нельзя считать чем-то патологическим, тем более что они встречаются и у гусей, живущих на свободе: Питер Скотт наблюдал у диких короткоклювых гусей в Исландии значительный процент семей, которые состояли из двух самцов и одной самки. Там биологическое преимущество, вытекающее из удвоения оборонной мощи отцов, было еще более явным, чем у наших гусей, в значительной степени защищенных от хищников.</p>
    <p>Я достаточно подробно описал, как новый член может быть принят в закрытый круг группы триумфального крика в силу долгого знакомства. Осталось показать еще такое событие, при котором узы триумфального крика возникают внезапно, словно взрыв, и мгновенно связывают двух индивидов навсегда. Мы говорим в этом случае – безо всяких кавычек, – что они влюбились друг в друга.</p>
    <p>Английское «to fall in love» и ненавистное мне из-за его вульгарности немецкое выражение «втюриться» – оба наглядно передают внезапность этого события.</p>
    <p>У самок и у очень молодых самцов изменения в поведении – из-за некоторой «стыдливой» сдержанности – бывают не столь явными, как у взрослых гусаков, но отнюдь не менее глубокими и роковыми, скорее наоборот. Зрелый же самец оповещает о своей любви фанфарами и литаврами; просто невероятно, насколько может внешне измениться животное, не располагающее ни ярким брачным нарядом, как костистые рыбы, распаленные таким состоянием, ни специальной структурой оперения, как павлины и многие другие птицы, демонстрирующие при сватовстве свое великолепие. Со мной случалось, что я буквально не узнавал хорошо знакомого гусака, если он успевал «влюбиться» со вчера на сегодня. Мышечный тонус повышен, в результате возникает энергичная, напряженная осанка, меняющая обычный контур птицы; каждое движение производится с избыточной мощью; взлет, на который в другом состоянии решиться трудно, влюбленному гусаку удается так, словно он не гусь, а колибри; крошечные расстояния, которые каждый разумный гусь прошел бы пешком, он пролетает, чтобы шумно, с триумфальным криком обрушиться возле своей обожаемой. Такой гусак разгоняется и тормозит, как подросток на мотоцикле, и в поисках ссор, как мы уже видели, тоже ведет себя очень похоже.</p>
    <p>Влюбленная юная самка никогда не навязывается своему возлюбленному, никогда не бегает за ним; самое большее – она «как бы случайно» находится в тех местах, ще он часто бывает. Благосклонна ли она к его сватовству, гусак узнает только по игре ее глаз; причем когда он совершает свои подвиги, она смотрит не прямо на него, а «будто бы» куда-то в сторону. На самом деле она смотрит на него, но не поворачивает головы, чтобы не выдать направление своего взгляда, а следит за ним краем глаза, точь-в-точь как это бывает у дочерей человеческих.</p>
    <p>Как это, к сожалению, бывает и у людей, иногда волшебная стрела Амура попадает только в одного. Судя по нашим протоколам, это чаще случается с юношей, чем с девушкой; но тут возможна ошибка, за счет того, что тонкие внешние проявления девичьей влюбленности у гусей тоже труднее заметить, чем более явные проявления мужской. У самца сватовство часто бывает успешным и тогда, когда предмет его любви не отвечает ему таким же чувством, потому что ему дозволено самым беззастенчивым образом преследовать свою возлюбленную, отгонять всех других претендентов и безмерным упорством своего постоянного, преисполненного ожиданий присутствия постепенно добиться того, что она привыкает к нему и вносит свой голос в его триумфальный крик. Несчастная и окончательно безнадежная влюбленность случается главным образом тогда, когда ее объект уже прочно связан с кем-то другим. Во всех наблюдавшихся случаях такого рода гусаки очень скоро отказывались от своих притязаний. Но об одной очень ручной гусыне, которую я сам вырастил, в протоколе значится, что она более четырех лет в неизменной любви своей ходила следом за счастливым в браке гусаком. Она всегда «как бы случайно» скромно присутствовала на расстоянии нескольких метров от его семьи. И ежегодно доказывала верность своему возлюбленному неоплодотворенной кладкой.</p>
    <p>Верность в отношении триумфального крика и сексуальная верность своеобразно коррелируются, хотя и по-разному у самок и у самцов. В идеальном нормальном случае, когда все ладится и не возникает никаких помех, – т. е. когда пара здоровых, темпераментных серых гусей влюбляется друг в друга по первой своей весне, и ни один из них не теряется, не попадает в зубы к лисе, не погибает от глистов, не сбивается ветром в телеграфные провода и т. д., – оба гуся, скорее всего, будут всю жизнь верны друг другу как в триумфальном крике, так и в половой связи. Если судьба разрушает узы первой любви, то и гусак, и гусыня могут вступить в новый союз триумфального крика, – тем легче, чем раньше случилась беда, – хотя при этом заметно нарушается моногамность половой активности, причем у гусака сильнее, чем у гусыни. Такой самец вполне нормально празднует триумфы со своей супругой, честно стоит на страже у гнезда, защищает свою семью так же отважно, как и любой другой; короче говоря, он во всех отношениях образцовый отец семейства – только при случае топчет других гусынь. В особенности он предрасположен к этому греху в тех случаях, когда его самки нет поблизости; например, он ще-то вдали от гнезда, а она сидит на яйцах. Но если его «любовница» приближается к выводку или к центру их гнездового участка, гусак очень часто нападает на нее и гонит прочь. Зрители, склонные очеловечивать поведение животных, в таких случаях обвиняют гусака в стремлении сохранить его «связь» в тайне от супруги, – что, разумеется, означает чрезвычайное преувеличение его умственных способностей.</p>
    <p>В действительности, возле семьи или гнезда он реагирует на чужую гусыню так же, как на любого гуся, не принадлежащего к их группе; в то время как на нейтральной территории отсутствует реакция защиты семейства, которая мешала бы ему видеть в ней самку. Чужая самка является лишь партнершей в половом акте; гусак не проявляет никакой склонности задерживаться возле нее, ходить с ней вместе и уж тем более защищать ее или ее гнездо. Если появляется потомство, то выращивать своих внебрачных детей ей приходится самой.</p>
    <p>«Любовница», со своей стороны, старается осторожно и «как бы случайно» быть поближе к своему другу. Он ее не любит, но она его – да, т. е. она с готовностью приняла бы его предложение триумфального крика, если бы он такое сделал. У самок серых гусей готовность к половому акту гораздо сильнее связана с влюбленностью, чем у самцов; иными словами, известная диссоциация между узами любви и сексуальным влечением у гусей тоже легче и чаще проявлетя среди мужчин, чем среди женщин. И войти в новую связь, если порвалась прежняя, гусыне тоже гораздо труднее, чем гусаку. Прежде всего это относится к ее первому вдовству.</p>
    <p>Чем чаще она становится вдовой или партнер ее покидает – тем легче ей становится найти нового; впрочем, тем слабее бывают, как правило, новые узы. Поведение многократно вдовевшей или «разводившейся» гусыни весьма далеко от типичного. Сексуально более активная, менее заторможенная чопорностью, чем молодая самка, – одинаково готовая вступить и в новый союз триумфального крика, и в новую половую связь, – такая гусыня становится прототипом «роковой женщины». Она прямо-таки провоцирует серьезное сватовство молодого гусака, который был бы готов к пожизненному союзу, но через короткое время повергает своего избранника в горе, бросая его ради нового возлюбленного.</p>
    <p>Биография самой старой нашей серой гусыни Ады – чудесный пример всего сказанного, ее история закончилась поздней «великой страстью» и счастливым браком, но это довольно редкий случай. Протокол Ады читается, как захватывающий роман, – но ему место не в этой книге.</p>
    <p>Чем дольше прожила пара в счастливом супружестве и чем ближе подходило их бракосочетание к очерченному выше идеальному случаю, тем труднее бывает, как правило, овдовевшему супругу вступить в новый союз триумфального крика. Самке, как мы уже говорили, еще труднее, чем самцу. Хейнрот описывает случаи, когда овдовевшие гусыни до конца жизни оставались одинокими и сексуально пассивными. У гусаков мы ничего подобного не наблюдали:</p>
    <p>даже поздно овдовевшие сохраняли траур не больше года, а затем начинали вступать в систематические половые связи, что в конечном итоге окольным путем приводило все к тем же узам триумфального крика. Из только что описанных правил существует масса исключений. Например, мы видели, как одна гусыня, долго прожившая в безукоризненном браке, тотчас же после потери супруга вступила в новый, во всех отношениях полноценный брак. Наше объяснение, что, мол, в прежнем супружестве что-то все-таки было, вероятно, не в порядке, уж очень похоже на «домогательство первопричин» («petitio principii»).</p>
    <p>Побные исключения настолько редки, что мне, пожалуй, лучше было бы вообще о них промолчать, чтобы не портить правильное впечатление о прочности и постоянстве, которые характеризуют узы триумфального крика не только в идеализированном «нормальном» случае, но и в статистическом среднем из всех наблюдавшихся случаев.</p>
    <p>Если воспользоваться каламбуром, то триумфальный крик – это лейтмотив среди всех мотиваций, определяющих повседневную жизнь диких гусей. Он постоянно звучит едва заметным призвуком в обычном голосовом контакте, – в том гоготанье, которое Зелма Лагерлеф удивительно верно перевела словами: «Здесь я, ты где?» – несколько усиливаясь при недружелюбной встрече двух семей и полностью исчезая лишь при кормежке на пастбище, а особенно – при тревоге, при общем бегстве или при перелетах крупных стай на большие расстояния. Однако едва лишь проходит такое волнение, временно подавляющее триумфальный крик, как у гусей тотчас же вырывается – в опредленной степени как симптом контраста – быстрое приветственное гоготанье, которе мы уже знаем как самую слабую степень триумфального крика. Члены группы, объединенной этими узами, целый день и при каждом удобном случае, так сказать, уверяют друг друга: «Мы едины, мы вместе против всех чужих».</p>
    <p>По другим инстинктивным действиям мы уже знаем о той замечательной спонтанности, об исходящем из них самих производстве стимулов, которое является специфичным для какого-то определенного поведенческого акта и масса которого в точности настроена на «потребление» данного действия; т. е. производство тем обильнее, чем чаще животному приходится выполнять данное действие. Мыши должны грызть, курицы клевать, а белки прыгать. При нормальных жизненных условиях им это необходимо, чтобы прокормиться.</p>
    <p>Но когда в условиях лабораторного плена такой нужды нет – им это все равно необходимо; именно потому, что все инстинктивные действия порождаются внутренним производством стимулов, а внешние раздражители лишь направляют осуществление этих действий в конкретных условиях места и времени. Точно так же серому гусю необходимо триумфально кричать, и если отнять у него возможность удовлетворять эту потребность, то он превращается в патологическую карикатуру на самого себя. Он не может разрядить накопившийся инстинкт на каком-нибудь эрзац-объекте, как это делает мышь, грызущая что попало, или белка, стереотипно скачущая по клетке, чтобы избавиться от своей потребности в движении. Серый гусь, не имеющий партнера, с которым можно триумфально кричать, сидит или бродит печальный и подавленный.</p>
    <p>Если Йеркс однажды так метко сказал о шимпанзе, что один шимпанзе – это вообще не шимпанзе, то к диким гусям это относится еще в большей степени, даже тогда – как раз, особенно тогда, – когда одинокий тусь находится в густонаселенной колонии, где у него нет партнера по триумфальному крику. Если такая печальная ситуация преднамеренно создается в опыте, в котором одного-единственного гусенка выращивают, как Каспара Хаузера5, изолированно от сородичей, то у этого несчастного создания наблюдается ряд характерных поведенческих отклонений. Они относятся и к неодушевленному, и – в еще большей степени – к одушевленному окружению; и чрезвычайно многозначительно похожи на отклонения, установленные Рене Шпицем у госпитализированных детей, которые лишены достаточных социальных контактов. Такое существо не только лишено способности реагировать должным образом на раздражения из внешней среды; оно старается, по возможности, уклониться от любых внешних воздействий.</p>
    <p>Поза лежа лицом к стене является при таких состояниях «патогномической», т. е. она уже сама по себе достаточна для диагноза. Так же и гуси, которых психически искалечили подобным образом, садятся, уткнувшись клювом в угол комнаты; а если поместить в одну комнату двух – как мы сделали однажды, – то в два угла, расположенные по диагонали. Рене Шпиц, которому мы показали этот эксперимент, был просто потрясен такой аналогией между поведением наших подопытных животных и тех детей, которых он изучал в сиротском приюте. В отличие от детей, про гусей мы еще не знаем, насколько такой калека поддается лечению, ибо на восстановление требуются годы. Пожалуй, еще более драматично, чем такая экспериментальная помеха возникновению уз триумфального крика, действует насильственный разрыв этих уз, который в естественных условиях случается слишком часто. Первая реакция на исчезновение партнера состоит в том, что серый гусь изо всех сил старается его отыскать. Он беспрерывно, буквально день и ночь, издает трехслоговый дальний зов, торопливо и взволнованно обегает привычные места, в которых обычно бывал вместе с пропавшим, и все больше расширяет радиус своих поисков, облетая большие пространства с непрерывным призывным криком. С утратой партнера тотчас же пропадает какая бы то ни было готовность к борьбе, осиротевший гусь вообще перестает защищаться от своих сородичей, убегает от более молодых и слабых; а поскольку о его состоянии сразу же «начинаются толки» в колонии, то он мигом оказывается на самой низшей ступени иерархии. Порог всех раздражении, вызывающих бегство, понижается; птица проявляет крайнюю трусость не только по отношению к сородичам, она реагирует на все раздражения внешнего мира с большим испугом, чем прежде. Гусь, бывший до этого ручным, может начать бояться людей, как дикий.</p>
    <p>Иногда, правда, у гусей, выращенных человеком, может случиться обратное: осиротевшая птица снова привязывается к своему опекуну, на которого уже не обращала никакого внимания, пока была счастливо связана с другими гусями. Так произошло, например, с гусаком Копфшлицем, когда мы отправили в ссылку его друга Макса.</p>
    <p>Дикие гуси, нормальным образом выращенные их собственными родителями, в случае потери партнера могут вернуться к родителям, к своим братьям и сестрам, с которыми они перед тем уже не поддерживали каких-либо заметных отношений, но – как показывают именно эти наблюдения – сохраняли латентную привязанность к ним.</p>
    <p>Несомненно, к этой же сфере явлений относится и тот факт, что гуси, которых мы уже взрослыми переселили в дочерние колонии нашего гусиного хозяйства – на озеро Аммерзее или на пруды Амперштаувайер в Фюрстенфельдбрюке, – возвращались в прежнюю колонию на Эсс-зее именно тогда, когда теряли своих супругов или партнеров по триумфальному крику.</p>
    <p>Все описанные выше симптомы, относящиеся к вегетативной нервной системе и к поведению, очень похоже проявляются и у скорбящих людей. Джон Баулби в своем исследовании грусти у маленьких детей дал наглядную трогательную картину этих явлений; и просто невероятно, до каких деталей простирается здесь аналогия между человеком и птицей! В точности как человеческое лицо при длительном сохранении описанного депрессивного состояния бывает отмечено постоянной неподвижностью – «убито горем», – то же самое происходит и с лицом серого гуся. В обоих случаях за счет длительного снижения симпатического тонуса особенно подвержены изменениям нижние окологлазья, что характерно для внешнего проявления «опечаленности». Мою любимую старую гусыню Аду я издали узнаю среди сотен других гусей по этому скорбному выражению ее глаз; и я получил однажды впечатляющее подтверждение, что это не плод моей фантазии. Один очень опытный знаток животных, особенно птиц, ничего не знавший о предыстории Ады, вдруг показал на нее и сказал:</p>
    <p>«Это гусыня, должно быть, хлебнула горя!» Из принципиальных соображений теории познания мы считаем ненаучными, незаконными любые высказывания о субъективных переживаниях животных, за исключением одного: субъективные переживания у животных есть. Нервная система животного отличается от нашей, как и происходящие в ней процессы; и можно принять за аксиому, что переживания, идущие параллельно с этими процессами, тоже качественно отличаются от наших. Но эта теоретически трезвая установка по поводу субъективных переживаний у животных, естественно, никак не означает, что отрицается их существование. Мой учитель Хейнрот на упрек, что он будто бы видит в животном бездушную машину, обычно отвечал с улыбкой:</p>
    <p>«Совсем наоборот, я считаю животных эмоциональными людьми с очень слабым интеллектом!» Мы не знаем и не можем знать, что субъективно происходит в гусе, который проявляет все объективные симптомы человеческого горя.</p>
    <p>Но мы не можем удержаться от чувства, что его страдание сродни нашему!</p>
    <p>Чисто объективно – все поведение, какое можно наблюдать у дикого гуся, лишенного уз триумфального крика, имеет наибольшее сходство с поведением животных, очень привязанных к месту обитания, когда их вырывают из привычного окружения и пересаживают в чужую обстановку. Здесь начинаются те же отчаянные поиски, и так же пропадает всякая боеготовность до тех пор, пока животное не найдет свои родные места. Для сведущего человека характеристика связи серого гуся с партнером по триумфальному крику будет наглядной и меткой, если сказать, что гусь относится к партнеру так же – со всех точек зрения, – как относится к центру своей территории чрезвычайно привязанное к своему участку животное, у которого эта привязанность тем сильнее, чем больше «степень его знакомства» с нею. В непосредственной близости к этому центру не только внутривидовая агрессия, но и многие другие автономные жизненные проявления соответствующего вида достигают наивысшей интенсивности. Моника Майер-Хольцапфель определила партнера по личной дружбе как «животное, эквивалентное дому», и тем самым ввела термин, который успешно избегает антропоморфной субъективизации поведения животных, но при этом во всей полноте охватывает значение чувств, вызываемых настоящим другом.</p>
    <p>Поэты и психоаналитики давно уже знают, как близко соседствуют любовь и ненависть; знают, что и у нас, людей, объект любви почти всегда, «амбивалентно», бывает и объектом агрессии. Триумфальный крик у гусей – я подчеркиваю снова и снова – это лишь аналог, в самом лучшем случае лишь яркая, но упрощенная модель человеческой дружбы и любви; однако эта модель знаменательным образом показывает, как может возникнуть такая двойственность. Если даже – при нормальных условиях – во втором акте церемонии, в дружеском приветственном повороте друг к другу агрессия у серых гусей совершенно отсутствует, то в целом – особенно в первой части, сопровождаемой «раскатом», – ритуал содержит полную меру автохтонной агрессии, которая направлена, хотя и скрытно, против возлюбленного друга и партнера.</p>
    <p>Что это именно так – мы знаем не только из эволюционных соображений, приведенных в предыдущей главе, но и из наблюдения исключительных случаев, которые высвечивают взаимодействие первичной агрессии и ставших автономными мотиваций триумфального крика.</p>
    <p>Наш самый старый белый гусь, Паульхен, на втором году жизни спаривался с гусыней своего вида, но в то же время сохранял узы триумфального крика с другим таким же гусаком, Шнееротом, который хотя и не был ему братом, но стал таковым в совместной жизни. У белых гусаков есть обыкновение – широко распространенное у настоящих и у нырковых уток, но очень редкое у гусей – насиловать чужих самок (особенно тогда, когда они находятся на гнезде, насиживая яйца). Так вот, когда на следующих год супруга Паульхена построила гнездо, отложила яйца и стала их насиживать, возникла ситуация, столь же интересная, сколь ужасная: Шнеерот насиловал самку постоянно и жесточайшим образом, а Паульхен ничего на мог против этого предпринять! Когда Шнеерот являлся на гнездо и хватал гусыню, Паульхен с величайшей яростью бросался на развратника, но затем, добежав до него, обходил его резким зигзагом и в конце концов нападал на какой-нибудь безобидный эрзац-объект, например на нашего фотографа, снимавшего эту сцену. Никогда прежде я не видел столь отчетливо эту власть переориентирования, закрепленного ритуализацией: Паульхен хотел напасть на Шнеерота, – тот, вне всяких сомнений сомнений, возбуждал его гнев, – но не мог, потому что накатанная дорога ритуализованного действия проносила его мимо предмета ярости так же жестко и надежно, как стрелка, установленная соответствующим образом, посылает локомотив на соседний путь.</p>
    <p>Поведение этого белого гуся показывает совершенно однозначно, что даже стимулы, определенно вызывающие агрессию, приводят не к нападению, а к триумфальному крику, если исходят от партнера. У белых гусей вся церемония не разделяется на два акта так отчетливо, как у серых, у которых первый акт содержит больше агрессии и направляется наружу, а второй состоит почти исключительно в социально мотивированном обращении к партнеру. Белые гуси вероятно вообще сильнее заряжены агрессивностью, чем наши дружелюбные серые. Так же и их триумфальный крик, который в этом отношении примитивнее у белых гусей, чем у их серых родственников. Таким образом, в описанном ненормальном случае смогло возникнуть поведение, которое в механике побуждений полностью соответствовало исходному переориентированному нападению, нацеленному мимо партнера, какое мы уже видели у цихлид. Здесь хорошо применимо Фрейдово понятие регрессии.</p>
    <p>Несколько иной процесс регрессии может внести определенные изменения и в триумфальный крик серых гусей, а именно – в его вторую, неагрессивную фазу; и в этих изменениях отчетливо проявляется изначальное участие агрессивного инстинкта. Это в высшей степени драматичное событие может произойти лишь в том случае, если два сильных гусака вступают в союз триумфального крика, как описано выше. Мы уже говорили, что даже самая боеспособная гусыня уступает в борьбе самому слабому гусаку, так что ни одна нормальная пара гусей не может выстоять против двух таких друзей, и потому они стоят в иерархии гусиной колонии очень высоко. С возрастом и с долгой привычкой к этому высокому рангу у них растет «самоуверенность», т. е. уверенность в победе, а вместе с тем и агрессивность. Одновременно интенсивность триумфального крика растет и вместе со степенью знакомства партнеров, т. е. с продолжительностью их союза. При этих обстоятельствах вполне понятно, что церемония единства такой пары гусаков приобретает степень интенсивности, которая у разнополой пары не достигается никогда. Уже неоднократно упоминавшихся Макса и Копфшлица, которые «женаты» вот уже девять лет, я узнаю издали по сумашедшей восторженности их триумфального крика.</p>
    <p>Так вот, иногда бывает, что триумфальный крик таких гусаков выходит из всяких рамок, доходит до экстаза, – и тут происходит нечто весьма примечательное и жуткое.</p>
    <p>Крики становятся все громче, сдавленнее и быстрее, шеи вытягиваются все более горизонтально и тем самым теряют характерное для церемонии поднятое положение, а угол, на который отклоняется переориентированное движение от направления на партнера, становится все меньше. Иными словами, ритуализованная церемония при чрезмерном нарастании ее интенсивности утрачивает те двигательные признаки, которые отличают ее от неритуализованного прототипа. Таким образом происходит настоящая Фрейдова регрессия: церемония возвращается к эволюционно более раннему, первоначальному состоянию. Впервые такую «разритуализацию» обнаружил И. Николаи на снегирях. Церемония приветствия у самочек этих птиц, как и триумфальный крик у гусей, возникла за счет ритуализации из исходных угрожающих жестов. Если усилить сексуальные побуждения самки снегиря долгим одиночеством, а затем поместить ее вместе с самцом, то она преследует его жестами приветствия, которые принимают агрессивный характер тем отчетливее, чем сильнее напряжение полового инстинкта.</p>
    <p>У пары гусаков возбуждение такой экстатической любви-ненависти может на любом уровне остановиться и вновь затихнуть; затем развивается хотя еще и крайне возбужденный, однако нормальный триумфальный крик, завершающийся тихим и нежным гоготаньем, даже если их жесты только что угрожающе приближались к проявлениям яростной агрессивности. Даже если видишь такое впервые, ничего не зная о только что описанных процессах, – наблюдая подобные проявления чрезмерно пылкой любви, испытываешь какое-то неприятное чувство.</p>
    <cite>
     <p>Невольно приходят на ум выражения типа «Так тебя люблю, что съел бы» – и вспоминается старая мудрость, которую так часто подчеркивал Фрейд, что именно обиходная речь обладает надежным и верным чутьем к глубочайшим психологическим взаимосвязям.</p>
    </cite>
    <p>Однако в единичных случаях – за десять лет наблюдений у нас в протоколах всего три таких – разритуализация, дошедшая до наивысшего экстаза, не поворачивает вспять; и тогда происходит событие, непоправимое и влекущее чрезвычайно тяжелые последствия для дальнейшей жизни участников: угрожающие и боевые позы обоих гусаков приобретают все более чистую форму, возбуждение доходит до точки кипения, – и прежние друзья внезапно хватают друг друга «за воротник» и ороговелым сгибом крыла обрушивают град ударов, грохот которых разносится по округе. Такую смертельно серьезную схватку слышно буквально за километр. Обычная драка двух гусаков, которая разгорается из-за соперничества по поводу самки или места под гнездо, редко длится больше нескольких секунд, а больше минуты – никогда. В одной их трех схваток между бывшими партнерами по триумфальному крику мы запротоколировали продолжительность боя в четверть часа, после чего бросились к ним встревоженные шумом сражения. Ужасающая, ожесточенная ярость таких схваток лишь в малой степени объясняется, пожалуй, тем обстоятельством, что противники слишком хорошо знакомы и потому испытывают друг перед другом меньше страха, чем перед чужаком. Чрезвычайная ожесточенность супружеских ссор тоже черпается не только из этого источника. Мне кажется, что, скорее, в каждой настоящей любви спрятан такой заряд латентной агрессии, замаскированной узами партнеров, что при разрыве этих уз возникает тот отвратительный феномен, который мы называем ненавистью. Нет любви без агрессии, но нет и ненависти без любви!</p>
    <p>Победитель никогда не преследует побежденного, и мы ни разу не видели, чтобы между ними возникла вторая схватка. Наоборот, в дальнейшем эти гусаки намеренно избегают друг друга; если гуси большим стадом пасутся на болотистом лугу за оградой, они всегда находятся в диаметрально противоположных точках. Если они случайно – когда не заметят друг друга вовремя – или в нашем эксперименте оказываются рядом, то демонстрируют, пожалуй, самое достопримечательное поведение, какое мне приходилось видеть у животных; трудно решиться описать его, рискуя попасть под подозрение в необузданной фантазии. Гусаки – смущаются\ В подлинном смысле этого слова! Они не в состоянии друг друга видеть, друг на друга посмотреть; у каждого взгляд беспокойно блуждает вокруг, колдовски притягивается к объекту его любви и ненависти – и отскакивает, как отдергивается палец от раскаленного металла.</p>
    <p>А в добавление к тому оба беспрерывно через что-то перепрыгивают, оправляют оперение, трясут клювом нечто несуществующее и т. д. Просто уйти они тоже не в состоянии, ибо все, что может выглядеть бегством, запрещено древним заветом: «сохранять лицо» любой ценой. Поневоле становится жалко их обоих; чувствуется, что ситуация чрезвычайно болезненная. Исследователь, занятый проблемами внутривидовой агрессии, много бы дал за возможность посредством точного количественного анализа мотиваций установить пропорциональные соотношения, в которых первичная агрессия и автономное, обособившееся побуждение к триумфальному крику взаимодействуют друг с другом в различных частных случаях такой церемонии. По-видимому, мы постепенно приближаемся к решению этой задачи, но рассмотрение соответствующих исследований здесь увело бы нас слишком далеко.</p>
    <p>Вместо того мы хотели бы еще раз окинуть взглядом все то, что узнали из данной главы об агрессии и о своеобразных механизмах торможения, которые не только исключают какую бы то ни было борьбу между совершенно определенными индивидами, постоянно связанными друг с другом, но и создают между ними особого рода союз. С примером такого союза мы подробнее познакомились на триумфальном крике гусей. Затем мы хотим исследовать отношения между союзом такого рода и другими механизмами социальной совместной жизни, которые я описал в предыдущих главах. Когда я сейчас перечитываю ради этого соответствующие главы, меня охватывает чувство бессилия: я сознаю, что мне не удалось воздать должное величию и важности эволюционных процессов, о которых – мне кажется – я знаю, как они происходили, и которые я решился описать. Надо полагать, более или менее одаренный речью ученый, который всю свою жизнь занимался какой-то материей, должен бы быть в состоянии изложить результаты трудов своих таким образом, чтобы передать слушателю или читателю не только то, что он знает, но и то, что он при этом чувствует. Мне остается лишь надеяться, что чувство, которое я не сумел выразить в словах, повеет на читателя из краткого изложения фактов, когда я воспользуюсь здесь подобающим мне средством краткого научного резюме.</p>
    <p>Как мы знаем из 8-й главы, существуют животные, которые полностью лишены внутривидовой агрессии и всю жизнь держатся в прочно связанных стаях. Можно было бы думать, что этим созданиям предначертано развитие постоянной дружбы и братского единения отдельных особей; но как раз у таких мирных стадных животных ничего подобного не бывает никогда, их объединение всегда совершенно анонимно. Личные узы, персональную дружбу мы находим только у животных с высокоразвитой внутривидовой агрессией, причем эти узы тем прочнее, чем агрессивнее соответствующий вид. Едва ли есть рыбы агрессивнее цихлид и птицы агрессивнее гусей. Общеизвестно, что волк – самое агрессивное животное из всех млекопитающих («bestia senza pace» у Данте); он же – самый верный из всех друзей. Если животное в зависимости от времени года попеременно становится то территориальным и агрессивным, то неагрессивным и общительным, – любая возможная для него персональная связь ограничена периодом агрессивности.</p>
    <p>Персональные узы возникли в ходе великого становления, вне всяких сомнений, в тот момент, когда у агрессивных животных появилась необходимость в совместной деятельности двух или более особей ради какой-то задачи сохранения вида; вероятно, главным образом ради заботы о потомстве. Несомненно, что личные узы и любовь во многих случаях возникли из внутривидовой агрессии, в известных случаях это происходило путем ритуализации переориентированного нападения или угрозы. Поскольку возникшие таким образом ритуалы связаны лично с партнером, и поскольку в дальнейшем, превратившись в самостоятельные инстинктивные действия, они становятся потребностью, – они превращают в насущную потребность и постоянное присутствие партнера, а его самого – в «животное, эквивалентное дому».</p>
    <p>Внутривидовая агрессия на миллионы лет старше личной дружбы и любви. За время долгих эпох в истории Земли наверняка появлялись животные, исключительно свирепые и агрессивные. Почти все рептилии, каких мы знаем сегодня, именно таковы, и трудно предположить, что в древности это было иначе. Однако личные узы мы знаем только у костистых рыб, у птиц и у млекопитающих, т. е. у групп, ни одна их которых не известна до позднего мезозоя. Так что внутривидовой агрессии без ее контр-партнера, без любви, бывает сколько угодно; но любви без агрессии не бывает.</p>
    <p>Ненависть, уродливую младшую сестру любви, необходимо четко отделять от внутривидовой агрессии. В отличие от обычной агрессии она бывает направлена на индивида, в точности как и любовь, и по-видимому любовь является предпосылкой ее появления: по-настоящему ненавидеть можно, наверно, лишь то, что когда-то любил, и все еще любишь, хоть и отрицаешь это.</p>
    <p>Пожалуй, излишне указывать на аналогии между описанным выше социальным поведением некоторых животных – прежде всего диких гусей – и человека. Все прописные истины наших пословиц кажутся в той же мере подходящими и для этих птиц. Будучи эволюционистами и дарвинистами с колыбели, мы можем и должны извлечь из этого важные выводы. Прежде всего мы знаем, что самыми последними общими предками птиц и млекопитающих были примитивные рептилии позднего девона и начала каменноугольного периода, которые наверняка не обладали высокоразвитой общественной жизнью и вряд ли были умнее лягушек. Отсюда следует, что подобия социального поведения у серых гусей и у человека не могут быть унаследованы об общих предков; они не «гомологичны», а возникли – это не подлежит сомнению – за счет так называемого конвергентного приспособления. И так же несомненно, что их существование не случайно; вероятность – точнее, невероятность – такого совпадения можно вычислить, но она выразилась бы астрономическим числом нулей.</p>
    <p>Если в высшей степени сложные нормы поведения – как, например, влюбленность, дружба, иерархические устремления, ревность, скорбь и т. д. и т. д. – у серых гусей и у человека не только похожи, но и просто-таки совершенно одинаковы до забавных мелочей – это говорит нам наверняка, что каждый такой инстинкт выполняет какую-то совершенно определенную роль в сохранении вида, и притом такую, которая у гусей и у людей почти или совершенно одинакова. Поведенческие совпадения могут возникнуть только так.</p>
    <p>Как подлинные естествоиспытатели, не верящие в «безошибочные инстинкты» и прочие чудеса, мы считаем самоочевидным, что каждый такой поведенческий акт является функцией соответствующей специальной телесной структуры, состоящей из нервной системы, органов чувств и т. д.; иными словами – функцией структуры, возникшей в организме под давлением отбора. Если мы – с помощью какой-нибудь электронной или просто мысленной модели – попытаемся представить себе, какую сложность должен иметь физиологический аппарат такого рода, чтобы произвести хотя бы, к примеру, социальное поведение триумфального крика, то с изумлением обнаружим, что такие изумительные органы, как глаз или ухо, кажутся чем-то совсем простеньким в сравнении с этим аппаратом.</p>
    <p>Чем сложнее и специализированное два органа, аналогично устроенных и выполняющих одну и ту же функцию, тем больше у нас оснований объединить их общим, функционально определенным понятием – и обозначить одним и тем же названием, хотя их эволюционное происхождение совершенно различно. Если, скажем, каракатицы или головоногие, с одной стороны, и позвоночные, с другой, независимо друг от друга изобрели глаза, которые построены по одному и тому принципу линзовой камеры и в обоих случаях состоят из одних и тех же конструктивных элементов – линза, диафрагма, стекловидное тело и сетчатка, – то нет никаких разумных доводов против того, чтобы оба органа – у каракатиц и у позвоночных – называть глазами, безо всяких кавычек. С таким же правом мы можем это себе позволить и в отношении элементов социального поведения высших животных, которое как минимум по многим признакам аналогично поведению человека.</p>
    <p>Высокомерным умникам сказанное в этой главе должно послужить серьезным предупреждением. У животного, даже не принадлежащего к привилегированному классу млекопитающих, исследование обнаруживает механизм поведения, который соединяет определенных индивидов на всю жизнь и превращается в сильнейший мотив, определяющий все поступки, который пересиливает все «животные» инстинкты – голод, сексуальность, агрессию и страх – и создает общественные отношения в формах, характерных для данного вида. Такой союз по всем пунктам аналогичен тем отношениям, какие у нас, у людей, складываются на основе любви и дружбы в их самом чистом и благородном проявлении.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 12</p>
     <p>Проповедь смирения</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Рубанок не проходит здесь —</v>
       <v>В доске сучки торчат везде —</v>
       <v>Твоя то спесь. И ты всегда —</v>
       <v>Всегда гарцуешь у нее в узде.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Христиан Моргенштерн</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>Все, что содержится в предыдущих одиннадцати главах, – это научное естествознание. Приведенные факты достаточно проверены, насколько это вообще можно утверждать в отношении результатов такой молодой науки, как сравнительная этология. Однако теперь мы оставим изложение того, что выявилось в наблюдениях и в экспериментах с агрессивным поведением животных, и обратимся к вопросу: можно ли из всего этого извлечь что-нибудь применимое к человеку, полезное для предотвращения тех опасностей, которые вырастают из его собственного агрессивного инстинкта.</p>
    <p>Есть люди, которые уже в самом этом вопросе усматривают оскорбление рода людского. Человеку слишком хочется видеть себя центром мироздания; чем-то таким, что по самой своей сути не принадлежит остальной природе, а противостоит ей как нечто иное и высшее. Упорствовать в этом заблуждении – для многих людей потребность. Они остаются глухи к мудрейшему из наказов, какие когда-либо давал им мудрец, – к призыву «познай себя»; это слова Хилона, хотя обычно их приписывают Сократу. Что же мешает людям прислушаться к ним?</p>
    <p>Есть три препятствия тому, усиленные могучими эмоциями. Первое из них легко устранимо у каждого разумного человека; второе, при всей его пагубности, все же заслуживает уважения; третье понятно в свете духовной эволюции – и потому его можно простить, но с ним управиться, пожалуй, труднее всего на свете. И все они неразрывно связаны и переплетены с тем человеческим пороком, о котором древняя мудрость гласит, что он шагает впереди падения, – с гордыней. Я хочу прежде всего показать эти препятствия, одно за другим; показать, каким образом они вредят. А затем постараюсь по мере сил способствовать их устранению.</p>
    <p>Первое препятствие – самое примитивное. Оно мешает самопознанию человека тем, что запрещает ему увидеть историю собственного возникновения. Эмоциональная окраска и упрямая сила такого запрета парадоксальным образом возникают из-за того, что мы очень похожи на наших ближайших родственников. Людей было бы легче убедить в их происхождении, если бы они не были знакомы с шимпанзе. Неумолимые законы образного восприятия не позволяют нам видеть в обезьяне – особенно в шимпанзе – просто животное, как все другие, а заставляют разглядеть в ее физиономии человеческое лицо. В таком аспекте шимпанзе, измеренный человеческой меркой, кажется чем-то ужасным, дьявольской карикатурой на нас. Уже с гориллой, отстоящей от нас несколько дальше в смысле родства, и уж тем более с орангутангом, мы испытываем меньшие трудности. Лица стариков – причудливые дьявольские маски – мы воспринимаем вполне серьезно и иногда даже находим в них какую-то красоту. С шимпанзе это совершенно невозможно. Он выглядит неотразимо смешно, но при этом настолько вульгарно, настолько отталкивающе, – таким может быть лишь совершенно опустившийся человек. Это субъективное впечатление не так уж ошибочно: есть основания предполагать, что общие предки человека и шимпанзе по уровню развития были гораздо выше нынешних шимпанзе. Как ни смешна сама по себе эта оборонительная реакция человека по отношению к шимпанзе, ее тяжелая эмоциональная нагрузка склонила очень многих ученых к построению совершенно безосновательных теорий о возникновении человека. Хотя происхождение от животных не отрицается, но близкое родство с шимпанзе либо перепрыгивается серией логических кульбитов, либо обходится изощренными окольными путями.</p>
    <p>Второе препятствие к самопознанию – это эмоциональная антипатия к признанию того, что наше поведение подчиняется законам естественной причинности. Бернгард Хассенштайн дал этому определение «антикаузальная оценка». Смутное, похожее на клаустрофобию чувство несвободы, которое наполняет многих людей при размышлении о всеобщей причинной предопределенности природных явлений, конечно же, связано с их оправданной потребностью в свободе воли и со столь же оправданным желанием, чтобы их действия определялись не случайными причинами, а высокими целями.</p>
    <p>Третье великое препятствие человеческого самопознания – по крайней мере в нашей западной культуре – это наследие идеалистической философии. Она делит мир на две части: мир вещей, который идеалистическое мышление считает в принципе индифферентным в отношении ценностей, и мир человеческого внутреннего закона, который один лишь заслуживает признания ценности. Такое деление замечательно оправдывает эгоцентризм человека, оно идет навстречу его антипатии к собственной зависимости от законов природы – и потому нет ничего удивительного в том, что оно так глубоко вросло в общественное сознание. Насколько глубоко – об этом можно судить по тому, как изменилось в нашем немецком языке значение слов «идеалист» и «материалист»; первоначально они означали лишь философскую установку, а сегодня содержат и моральную оценку. Необходимо уяснить себе, насколько привычно стало, в нашем западном мышлении, уравнивать понятия «доступное научному исследованию» и «в принципе оценочно-индифферентное». Меня легко обвинить, будто я выступаю против этих трех препятствий человеческого самопознания лишь потому, что они противоречат моим собственным научным и философским воззрениям, – я должен здесь предостеречь от подобных обвинений. Я выступаю не как закоренелый дарвинист против неприятия эволюционного учения, и не как профессиональный исследователь причин – против беспричинного чувства ценности, и не как убежденный материалист – против идеализма. У меня есть другие основания. Сейчас естествоиспытателей часто упрекают в том, будто они накликают на человечество ужасные напасти и приписывают ему слишком большую власть над природой. Этот упрек был бы оправдан, если бы ученым можно было поставить в вину, что они не сделали предметом своего изучения и самого человека. Потому что опасность для современного человечества происходит не столько из его способности властвовать над физическими процессами, сколько из его неспособности разумно направлять процессы социальные. Однако в основе этой неспособности лежит именно непонимание причин, которое является – как я хотел бы показать – непосредственным следствием тех самых помех к самопознанию.</p>
    <p>Они препятствуют исследованию именно тех и только тех явлений человеческой жизни, которые кажутся людям имеющими высокую ценность; иными словами, тех, которыми мы гордимся. Не может быть излишней резкость следующего утверждения: если нам сегодня основательно известны функции нашего пищеварительного тракта – и на основании этого медицина, особенно кишечная хирургия, ежегодно спасает жизнь тысячам людей, – мы здесь обязаны исключительно тому счастливому обстоятельству, что работа этих органов ни в ком не вызывает особого почтения и благоговения. Если, с другой стороны, человечество в бессилии останавливается перед патологическим разложением своих социальных структур, если оно – с атомным оружием в руках – в социальном плане не умеет себя вести более разумно, нежели любой животный вид, – это в значительной степени обусловлено тем обстоятельством, что собственное поведение высокомерно переоценивается и, как следствие, исключается из числа природных явлений, которые можно изучать.</p>
    <p>Исследователи – воистину – совершенно не виноваты в том, что люди отказываются от самопознания. Когда Джордано Бруно сказал им, что они вместе с их планетой – это всего лишь пылинка среди бесчисленного множества других пылевых облаков, – они сожгли его. Когда Чарлз Дарвин открыл, что они одного корня с животными, они бы с удовольствием прикончили и его; попыток заткнуть ему рот было предостаточно. Когда Зигмунд Фрейд попытался проанализировать мотивы социального поведения человека и объяснить его причинность, – хотя и с субъективной психологической точки зрения, но вполне научно в смысле методики постановки проблем, – его обвинили в нигилизме, в слепом материализме и даже в порнографических наклонностях. Человечество препятствует самооценке всеми средствами; и поистине уместно призвать его к смирению – и всерьез попытаться взорвать эти завалы чванства на пути самопознания.</p>
    <p>Сегодня мне уже не приходится сталкиваться с тем сопротивлением, которое противостояло открытиям Джордано Бруно, – это ободряющий признак распространения естественно-научных знаний, – так что я начну с того, что противостоит открытиям Чарлза Дарвина. Мне кажется, есть простое средство примирить людей с тем фактом, что они сами возникли как часть природы, без нарушения ее законов: нужно лишь показать им, насколько Вселенная велика и прекрасна, насколько достойны величайшего благоговения царящие в ней законы. Прежде всего, я более чем уверен, что человек, достаточно знающий об эволюционном становлении органического мира, не может внутренне сопротивляться осознанию того, что и сам он обязан своим существованием этому прекраснейшему из всех естественных процессов. Я не хочу обсуждать здесь вероятность – или, лучше сказать, неоспоримость – учения о происхождении видов, многократно превышающую вероятность всех наших исторических знаний. Все, что нам сегодня известно, органически вписывается в это учениидов в ходе эволюции, а знали только о возникновении отдельного организма из яйца или из семени. Цыпленок развивается из яйца или подсолнух из семечка в самом буквальном смысле, т. е. из зародыша не возникает ничего такого, что не было в нем упрятано с самого начала.</p>
    <p>Великое Древо Жизни растет совершенно иначе. Хотя древние формы являются необходимой предпосылкой для возникновения их более развитых потомков, этих потомков никоим образом нельзя вывести из исходных форм, предсказав их на основе особенностей этих форм. То, что из динозавров получились птицы или из обезьян люди, – это в каждом случае исторически единственное достижение эволюционного процесса, который хотя в общем направлен ввысь – согласно законам, управляющим всей жизнью, – но во всех своих деталях определяется так называемой случайностью, т. е. бесчисленным множеством побочных причин, которые в принципе невозможно охватить во всей полноте. В этом смысле «случайно», что в Австралии из примитивных предков получились эвкалипт и кенгуру, а в Европе и Азии – дуб и человек.</p>
    <p>Новое приобретение – которое нельзя вывести из предыдущей ступени, откуда оно берет свое начало, – в подавляющем большинстве случаев бывает чем-то высшим в сравнении с тем, что было. Наивная оценка, выраженная в заглавии «Низшие животные» – оно оттиснено золотыми буквами на первом томе доброй, старой «Жизни животных» Брэма, – для каждого непредубежденного человека является неизбежной закономерностью мысли и чувства. Кто хочет во что бы то ни стало остаться «объективным» натуралистом и избежать насилия со стороны своего субъективного восприятия, тот может попробовать – разумеется, лишь в воображении – уничтожить по очереди редиску, муху, лягушку, морскую свинку, кошку, собаку и, наконец, шимпанзе. Он поймет, как поразному трудно далось бы ему убийство на разных уровнях жизни. Запреты, которые противостояли бы каждому такому убийству, – хорошее мерило той разной ценности, какую представляют для нас различные формы высшей жизни, хотим мы этого или нет.</p>
    <p>Лозунг свободы от оценок в естествознании не должен приводить к убеждению, будто происхождение видов – эта великолепнейшая из всех цепей естественно объяснимых событий – не в состоянии создавать новые ценности.</p>
    <p>Возникновение какой-то высшей формы жизни из более простого предка означает для нас приращение ценности – это столь же очевидная действительность, как наше собственное существование.</p>
    <p>Ни в одном из наших западных языков нет непереходного глагола, который мог бы обозначить филогенетический процесс, сопровождаемый приращением ценности.</p>
    <p>Если нечто новое и высшее возникает из предыдущей ступени, на которой нет того, и из которой не выводится то, что составляет саму суть этого нового и высшего, – такой процесс нельзя называть развитием. В принципе это относится к каждому значительному шагу, сделанному генезисом органического мира, в том числе и к первому – к возникновению жизни, – и к последнему на сегодняшний день – к превращению антропоида в человека.</p>
    <p>Несмотря на все достижения биохимии и вирусологии, поистине великие и глубоко волнующие, возникновение жизни остается – пока! – самым загадочным из всех событий. Различие между органическими и неорганическими процессами удается изложить лишь «инъюнктивным» определением, т. е. таким, которое заключает в себе несколько признаков живого, создающих жизнь только в их общем сочетании. Каждый из них в отдельности – как, например, обмен веществ, рост, ассимиляция и т. д. – имеет и неорганические аналоги. Когда мы утверждаем, что жизненные процессы суть процессы физические и химические, это безусловно верно. Нет никаких сомнений, что они в принципе объяснимы в качестве таковых вполне естественным образом. Для объяснения их особенностей не нужно обращаться к чуду, так как сложность молекулярных и прочих структур, в которых эти процессы протекают, вполне достаточна для такого объяснения.</p>
    <p>Зато не верно часто звучащее утверждение, будто жизненные процессы – это в сущности процессы химические и физические. В этом утверждении незаметно содержится неверная оценка, вытекающая из иллюзорного представления, о котором уже много говорили. Как раз «в сущности» – т. е. с точки зрения того, что характерно для этих процессов и только для них, – они представляют собой нечто совершенно иное, нежели то, что обычно понимается под физико-химическими процессами. И презрительное высказывание, что они «всего лишь» таковы, тоже неверно. Это процессы, которые – в силу особенностей той материи, в коей они происходят, – выполняют совершенно особые функции самосохранения, саморегулирования, сбора информации – и, самое главное, функцию воспроизведения необходимых для всего этого структур. Эти процессы могут иметь причинное объяснение; однако в материи, структурированной иначе или менее сложно, они протекать не могут.</p>
    <p>В принципе так же, как соотносятся процессы и структуры живого с процессами и структурами неживого, внутри органического мира любая высшая форма жизни соотносится с низшей, от которой произошла. Орлиное крыло, ставшее для нас символом всякого стремления ввысь, – это «в сущности всего лишь» передняя лапа рептилии? Так же и человек – далеко не «в сущности всего лишь» обезьяна.</p>
    <p>Один сентиментальный мизантроп изрек часто повторяемый афоризм: «Познав людей, я полюбил зверей». Я утверждаю обратное: кто по-настоящему знает животных, в том числе высших и наиболее родственных нам, и притом имеет хоть какое-то понятие об истории развития животного мира, только тот может по достоинству оценить уникальность человека. Мы – самое высшее достижение Великих Конструкторов эволюции на Земле, какого им удалось добиться до сих пор; мы их «последний крик», но, разумеется, не последнее слово. Для естествоиспытателя запрещены любые абсолютные определения, даже в области теории познания. Они – грех против Святого Духа «pagta pei», великого учения Гераклита, что нет ничего статичного, но все течет в вечном становлении.</p>
    <p>Возводить в абсолют и объявлять венцом творения сегодняшнего человека на нынешнем этапе его марша сквозь время – хочется надеяться, что этот этап будет пройден поскорее – это для натуралиста самая кичливая и самая опасная из всех необоснованных догм. Считая человека окончательным подобием Бога, я ошибусь в Боге. Но если я не забываю о том, что чуть ли не вчера (с точки зрения эволюции) наши предки еще были самыми обыкновенными обезьянами из ближайших родственников шимпанзе, – тут я могу разглядеть какой-то проблеск надежды.</p>
    <p>Не нужно слишком большого оптимизма, чтобы предположить, что из нас, людей, может возникнуть нечто лучшее и высшее. Будучи далек от того, чтобы видеть в человеке подобие Божие, лучше которого ничего быть не может, я утверждаю более скромно и, как мне кажется, с большим почтением к Творению и его неиспользованным возможностям: связующее звено между животными и подлинно человечными людьми, которое долго ищут и никак не могут найти, – это мы! Первое препятствие к человеческому самопознанию – нежелание верить в наше происхождение от животных – основано, как я только что показал, на незнании или на неверном понимании сущности органического творения. Поэтому просвещение может его устранить, по крайней мере в принципе. То же относится и ко второму, на котором мы сейчас остановимся подробнее, – к антипатии против причинной обусловленности мировых процессов. Но в этом случае устранить недоразумение гораздо труднее.</p>
    <p>Его корень – принципиальное заблуждение, будто некий процесс, если он причинно определен, не может быть в то же время направлен к какой-либо цели. Конечно же, во Вселенной существует бесчисленное множество явлений, вовсе не целенаправленных, в отношении которых вопрос «Зачем?» должен остаться без ответа, если только нам не захочется найти его любой ценой; и тогда мы в неумеренной переоценке собственной значимости, например, воспринимаем восход Луны как ночное освещение в нашу честь. Но нет такого явления, к которому был бы неприложим вопрос о его причине.</p>
    <p>Как уже говорилось в 3-й главе, вопрос «Зачем?» имеет смысл только там, где работали Великие Конструкторы или сконструированный ими живой конструктор. Лишь там, где отдельные части общей системы специализировались при «разделении труда» для выполнения различных, дополняющих друг друга функций, там разумен вопрос «Зачем?». Это относится и к жизненным процессам, и к тем неживым структурам и функциям, которые жизнь поставила на службу своим целям: например, к машинам, созданным людьми. В этих случаях вопрос «Для чего?» не только разумен, но и необходим. Нельзя догадаться, по какой причине у кошки острые когти, если не знать, что ловля мышей – это специальная функция, для которой они созданы.</p>
    <p>Но ответ на вопрос «Для чего?» отнюдь не делает излишним вопрос «Почему?»; это обсуждалось в начале 6-й главы о Великом Парламенте Инстинктов. Я покажу на примитивном сравнении, что эти вопросы вовсе не исключают друг друга. Я еду на своей старой машине через страну, чтобы сделать доклад в дальнем городе, что является целью моего путешествия. По дороге размышляю о целесообразности, о «финалистичности» машины и ее конструкции – и радуюсь, как хорошо она служит цели моей поездки. Но тут мотор пару раз чихает и глохнет. В этот момент я с огорчением понимаю, что мою машину движет не цель. На ее несомненной финалистичности далеко нс уедешь; и лучшее, что я смогу сделать, – это сконцентрироваться на естественных причинах ее движения и разобраться, в каком месте нарушилось их взаимодействие.</p>
    <p>Насколько ошибочно мнение, будто причинные и целевые взаимосвязи исключают друг друга, можно еще нагляднее показать на примере «царицы всех прикладных наук» – медицины. Никакой «Смысл Жизни», никакой «Всесоздающий Фактор», ни одна самая важная неисполненная «Жизненная Задача» не помогут несчастному, у которого возникло воспаление в аппендиксе; ему может помочь молоденький ординатор хирургической клиники, если только правильно продиагностирует причину расстройства. Так что целевое и причинное рассмотрение жизненных процессов не только не исключают друг друга, но вообще имеют смысл лишь в совокупности. Если бы человек не стремился к целям, то не имел бы смысла его вопрос о причинах; если он не имеет понятия о причинных взаимосвязях, он бессилен направить события к нужной цели, как бы хорошо он ее ни представлял.</p>
    <p>Такая связь между целевым и причинным рассмотрением явления жизни кажется мне совершенно очевидной, однако иллюзия их несовместимости оказывается для многих совершенно непреодолимой. Классический пример тому, насколько подвержены этому заблуждению даже великие умы, содержится в статьях У. Мак-Дугалла, основателя «психологии цели». В своей книге «Очерки психологии» он отвергает все причинно-психологические объяснения поведения животных с одним-единственным исключением: то нарушение функции ориентирования по световому компасу, которое заставляет насекомых в темноте лететь на пламя, он объясняет с помощью так называемых тропизмов, т. е. на основе причинного анализа механизмов ориентирования.</p>
    <p>Вероятно, люди так сильно боятся причинного исследования потому, что их мучает безрассудный страх, будто полное проникновение в причины явлений может обратить в иллюзию свободу человеческой воли, свободу хотеть. Конечно, тот факт, что человек может сам чего-то хотеть, так же мало подлежит сомнению, как и само его существование. Более глубокое проникновение в физиологические причинные взаимосвязи собственного поведения ничего не может изменить в том, что человек хочет; но может внести изменения в то, чего он хочет.</p>
    <p>Только при очень поверхностном рассмотрении свобода воли кажется состоящей в том, что человек – совершенно не связанный никакими законами – «может хотеть, чего хочет». Такое может померещиться только тому, кто из-за клаустрофобии бежит от причинности. Вспоминается, как алчно был подхвачен принцип неопределенности из ядерной физики, «беспричинный» выброс квантов; как на этой почве строились теории, которые должны были посредничать между физическим детерминизмом и верой в свободу воли, хотя и оставляли ей жалкую свободу игральной кости, выпадающей чисто случайно. Однако нельзя всерьез говорить о свободной воле, представляя ее как произвол некоего безответственного тирана, которому предоставлена возможность определять все наше поведение. Сама свободная воля наша подчинена строгим законам морали, и наше стремление к свободе существует, между прочим, и для того, чтобы препятствовать нам подчиняться другим законам, кроме именно этих. Примечательно, что боязливое чувство несвободы никогда не вызывается сознанием, что наши поступки так же жестко связаны законами морали, как физиологические процессы законами физики. Мы все единодушны в том, что наивысшая и прекраснейшая свобода человека идентична моральному закону в нем. Большее знание естественных причин собственного поведения может только приумножить возможности человека и дать ему силу претворить его свободную волю в поступки; однако это знание никак не может ослабить его стремления. И если – в утопическом случае окончательного успеха причинного анализа, который в принципе невозможен, – человеку удалось бы полностью раскрыть причинные связи всех явлений, в том числе и происходящих в его собственном организме, – он не перестал бы хотеть, но хотел бы того же самого, чего «хотят» свободные от противоречий Вселенский закон, Всемирный разум, Логос. Эта идея чужда лишь современному западному мышлению; древнеиндийским философам и средневековым мистикам она была очень знакома.</p>
    <p>Я подошел к третьему великому препятствию на пути самопознания человека: к вере, глубоко укоренившейся в нашей западной культуре, будто естественно объяснимое ценности не имеет. Эта вера происходит из утрирования кантианской философии ценностей, которая в свою очередь является следствием идеалистического разделения мира на две части. Как уже указывалось, страх перед причинностью, о котором мы только что говорили, является одним из эмоционально мотивированных оснований для высокой оценки непознаваемого; однако здесь замешаны и другие неосознанные факторы. Непредсказуемо поведение Властителя, Отца, в образе которых всегда присутствует какая-то доля произвола и несправедливости. Непостижим приговор Божий. Если нечто можно естественным образом объяснить, им можно и овладеть; и вместе со своей непредсказуемостью оно часто теряет почти всю свою ужасность. Из перуна – который Зевс метал по своему произволу, не поддающемуся никакому разумению, – Бенждамен Франклин сделал простую электрическую искру, и громоотвод защищает от нее наши дома.</p>
    <p>Необоснованное опасение, что причинное постижение природы может ее развенчать, является вторым главным мотивом страха перед причинностью. Так возникает еще одна помеха исследованию, которая тем сильнее, чем выше в человеке благоговение перед красотой и величием Вселенной, чем прекраснее и значительнее кажется ему какое-то явление природы.</p>
    <p>Запрет исследований, происходящий из этой трагической причины, тем опаснее, что он никогда не переступает порог сознания. Спросите – и каждый с чистой совестью отрекомендуется поклонником естественных наук. Более того, такие люди могут и сами быть крупными исследователями в какой-то ограниченной области; но в подсознании они решительно настроены не заходить в попытках научного исследования в границы того, к чему относятся с благоговением. Возникающая таким образом ошибка состоит не в том, что допускается существование непознаваемого. Никто не знает лучше самих ученых, что человеческое познание не безгранично; но оно постоянно доказывает, что мы не знаем, где проходит, его граница. «В глубь Природы, – писал Кант, – проникают исследование и анализ ее явлений. Неизвестно, как далеко это может повести в будущем». Возникающее подобным образом препятствие к исследованию является совершенно произвольной границей между познаваемым и уже не познаваемым. Многие отличные натуралисты испытывали такое благоговение перед жизнью и ее особенностями, что проводили границу у ее возникновения. Они предполагали особую жизненную силу, некий направляющий всесоздающий фактор, который нельзя признать ни необходимым, ни достаточным для научного объяснения. Другие проводят границу там, где, по их ощущению, человеческое достоинство требует прекратить все попытки естественного объяснения.</p>
    <p>Как относится или как должен относиться к действительным границам человеческого познания настоящий ученый, я понял в ранней молодости из высказывания одного крупного биолога, которое наверняка не было обдумано заранее. Никогда не забуду, как Альфред Кюн делал однажды доклад в Австрийской академии наук и закончил его словами Гете: «Высшее счастье мыслящего человека – постичь постижимое и спокойно почитать непостижимое». Сказав это, он на миг задумался, потом протестующе поднял руку и звонко, перекрывая уже начавшиеся аплодисменты, воскликнул: «Нет, господа! Не спокойно, а не спокойно!» Настоящего естествоиспытателя можно определить именно по его способности уважать то постижимое, которое ему удалось постичь, не меньше чем прежде. Ведь именно из этого вырастает для него возможность хотеть, чтобы было постигнуто то, что кажется непостижимым; он совершенно не боится развенчать природу проникновением в причины ее явлений. Впрочем, природа – после научного объяснения какого-либо из ее процессов – никогда не оставалась в положении ярмарочного шарлатана, потерявшего репутацию волшебника. Естественно-причинные взаимосвязи всегда оказывались еще прекраснее и значительнее, чем самые красивые мифические толкования.</p>
    <p>Знаток природы не может испытывать благоговения к непознаваемому, сверхъестественному; для него существует лишь одно чудо, и состоит оно в том, что решительно все в мире, включая и наивысший расцвет жизни, возникло без чудес в обычном смысле этого слова. Вселенная утратила бы для него свое величие, если бы ему пришлось узнать, что какое-то явление – скажем, поведение благородного человека, направляемое разумом и моралью, – может происходить лишь при нарушении вездесущих и всемогущих законов единого Всего.</p>
    <p>Чувство, которое испытывает натуралист по отношению к великому единству законов природы, нельзя выразить лучше, чем словами: «Две вещи наполняют душу все новым и растущим изумлением: звездное небо надо мною и моральный закон во мне». Изумление и благоговение не помешали Иммануилу Канту найти естественное объяснение закономерностям звездного неба, и притом именно такое, которое исходит из его происхождения. Мы и моральный закон рассматриваем не как нечто данное a priori, но как нечто возникшее естественным путем, – точно так же, как он рассматривал законы неба. Он ничего не знал о великом становлении органического мира. Быть может, он согласился бы с нами?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 13</p>
     <p>Се человек</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Я на то, с ноги снимая</v>
       <v>свой сапог, ему ответил:</v>
       <v>«Это, Демон, страшный символ</v>
       <v>человека: вот нога</v>
       <v>из грубой кожи; то, что больше</v>
       <v>не природа, но и в дух не превратилось;</v>
       <v>нечто меж звериной лапой</v>
       <v>и сандалией Гермеса».</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Христиан Моргенштерн</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>Предположим, что некий беспристрастный этолог сидит на какой-то другой планете, скажем на Марсе, и наблюдает социальное поведение людей с помощью зрительной трубы, увеличение которой слишком мало, чтобы можно было узнавать отдельных людей и прослеживать их индивидуальное поведение, но вполне достаточно, чтобы наблюдать такие крупные события, как переселение народов, битвы и т. п. Ему никогда не пришло бы в голову, что человеческое поведение направляется разумом или, тем более, ответственной моралью.</p>
    <p>Если предположить, что наш внеземной наблюдатель – это чисто интеллектуальное существо, которое само лишено каких-либо инстинктов и ничего не знает о том, как функционируют инстинкты вообще и агрессия в частности, и каким образом их функции могут нарушаться, ему было бы очень нелегко понять историю человечества. Постоянно повторяющиеся события этой истории нельзя объяснить, исходя из человеческого разума. Сказать, что они обусловлены тем, что обычно называют «человеческой натурой», – это пустые слова. Разумная, но нелогичная человеческая натура заставляет две нации состязаться и бороться друг с другом, даже когда их не вынуждает к этому никакая экономическая причина; она подталкивает к ожесточенной борьбе две политические партии или религии, несмотря на поразительное сходство их программ всеобщего благополучия; она заставляет какого-нибудь Александра или Наполеона жертвовать миллионами своих подданных ради попытки объединить под своим скипетром весь мир. Примечательно, что в школе мы учимся относиться к людям, совершавшим все эти дикости, с уважением; даже почитать их как великих мужей. Мы приучены покоряться так называемой политической мудрости государственных руководителей – и настолько привыкли ко всем таким явлениям, что большинство из нас не может понять, насколько глупо, насколько вредно для человечества историческое поведение народов.</p>
    <p>Но если осознать это, невозможно уйти от вопроса: как же получается, что предположительно разумные существа могут вести себя столь неразумно?</p>
    <p>Совершенно очевидно, что здесь должны действовать какие-то подавляющие сильные факторы, способные полностью вырывать управление у человеческого разума и, кроме того, совершенно не способные учиться на опыте. Как сказал Гегель, уроки истории учат нас, что народы и правительства ничему не учатся у истории и не извлекают из нее никаких уроков.</p>
    <p>Все эти поразительные противоречия находят естественное объяснение и полностью поддаются классификаци, если заставить себя осознать, что социальное поведение людей диктуется отнюдь не только разумом и культурной традицией, но по-прежнему подчиняется еще и тем закономерностям, которые присущи любому филогенетически возникшему поведению; а эти закономерности мы достаточно хорошо узнали, изучая поведение животных.</p>
    <p>Предположим теперь, что наш наблюдатель-инопланетянин – это опытный этолог, досконально знающий все, что кратко изложено в предыдущих главах. Тогда он должен сделать неизбежный вывод, что с человеческим обществом дело обстоит почти так же, как с обществом крыс, которые так же социальны и миролюбивы внутри замкнутого клана, но сущие дьяволы по отношению к сородичу, не принадлежащему к их собственной партии. Если бы наш наблюдатель на Марсе узнал еще и о демографическом взрыве, о том, что оружие становится все ужаснее, а человечество разделилось на несколько политических лагерей, – он оценил бы наше будущее не более оптимистично, чем будущее нескольких враждебных крысиных стай на почти опустошенном корабле. Притом этот прогноз был бы еще слишком хорош, так как о крысах можно предсказать, что после Великого Истребления их останется достаточно, чтобы сохранить вид; в отношении людей, если будет использована водородная бомба, это весьма проблематично.</p>
    <p>В символе Древа Познания заключена глубокая истина.</p>
    <p>Знание, выросшее из абстрактного мышления, изгнало человека из рая, в котором он, бездумно следуя своим инстинктам, мог делать все, чего ему хотелось. Происходящее из этого мышления вопрошающее экспериментирование с окружающим миром подарило человеку его первые орудия: огонь и камень, зажатый в руке. И он сразу же употребил их для того, чтобы убивать и жарить своих собратьев. Это доказывают находки на стоянках синантропа: возле самых первых следов использования огня лежат раздробленные и отчетливо обожженные человеческие кости. Абстрактное мышление дало человеку господство над всем вневидовым окружением и тем самым спустило с цепи внутривидовой отбор; а мы уже знаем, к чему это обычно приводит. В «послужной список» такого отбора нужно, наверно, занести и ту гипертрофированную агрессивность, от которой мы страдаем и сегодня. Дав человеку словесный язык, абстрактное мышление одарило его возможностью передачи над-индивидуального опыта, возможностью культурного развития; но это повлекло за собой настолько резкие изменения в условиях его жизни, что приспособительная способность его инстинктов потерпела крах.</p>
    <p>Можно подумать, что каждый дар, достающийся человеку от его мышления, в принципе должен быть оплачен какой-то опасной бедой, которая неизбежно идет следом.</p>
    <p>На наше счастье, это не так, потому что из абстрактного мышления вырастает и та разумная ответственность человека, на которой только и основана надежда управиться с постоянно растущими опасностями.</p>
    <p>Чтобы придать какую-то обозримость моему представлению о современном биологическом состоянии человечества, я хочу рассмотреть отдельные угрожающие ему опасности в той же последовательности, в какой они перечислены выше, а затем перейти к обсуждению ответственной морали, ее функций и пределов ее действенности.</p>
    <p>В главе о моралеподобном поведении мы уже слышали о тех тормозящих механизмах, которые сдерживают агрессию у различных общественных животных и предотвращают ранение или смерть сородича. Как там сказано, естественно, что эти механизмы наиболее важны и потому наиболее развиты у тех животных, которые в состоянии легко убить существо примерно своего размера. Ворон может выбить другому глаз одним ударом клюва, волк может одним-единственным укусом вспороть другому яремную вену. Если бы надежные запреты не предотвращали этого – давно не стало бы ни воронов, ни волков. Голубь, заяц и даже шимпанзе не в состоянии убить себе подобного одним-единственным ударом или укусом. К тому же добавляется способность к бегству, развитая у таких не слишком вооруженных существ настолько, что позволяет им уходить даже от «профессиональных» хищников, которые в преследовании и в убийстве более сильны, чем любой, даже самый быстрый и сильный сородич. Поэтому на свободной охотничьей тропе обычно не бывает, чтобы такое животное могло серьезно повредить себе подобного; и соответственно нет селекционного давления, которое бы вырабатывало запреты убийства. Если тот, кто держит животных, к своей беде и к беде своих питомцев, не принимает всерьез внутривидовую борьбу совершенно «безобидных тварей» – он убеждается, что таких запретов действительно не существует. В неестественных условиях неволи, где побежденный не может спастись бегством, постоянно происходит одно и то же: победитель старательно добивает его – медленно и ужасно. В моей книге «Кольцо царя Соломона» в главе «Мораль и оружие» описано, как горлица – символ всего самого мирного, – не имеющая этих запретов, может замучить до смерти своего собрата.</p>
    <p>Легко себе представить, что произошло бы, если бы игра природы одарила какого-нибудь голубя вороньим клювом.</p>
    <p>Положение такого выродка, наверно, было бы совершенно аналогично положению человека, который только что обнаружил возможность использовать острый камень в качестве оружия. Поневоле содрогнешься при мысли о существе, возбудимом, как шимпанзе, с такими же внезапными вспышками ярости – и с камнем, зажатым в руке.</p>
    <p>Общераспространенное мнение, которого придерживаются даже многие специалисты в этой области, сводится к тому, что все человеческое поведение, служащее интересам не индивида, а общества, диктуется осознанной ответственностью. Такое мнение ошибочно; что мы и покажем на конкретных примерах в этой главе. Наш общий с шимпанзе предок наверняка был по меньшей мере так же предан своему другу, как дикий гусь или галка, а уж тем более волк или павиан; несомненно, что он с таким же презрением к смерти был готов отдать свою жизнь, вставая на защиту своего сообщества, так же нежно и бережно относился к молодым сородичам и обладал такими же запретами убийства, как и все эти животные. На наше счастье, мы тоже в полной мере унаследовали соответствующие «животные» инстинкты.</p>
    <p>Антропологи, которые занимались образом жизни австралопитека и африканского человека, заявляют, что эти предки – поскольку они жили охотой на крупную дичь – передали человечеству опасное наследство «природы хищника». В этом утверждении заключено опасное смешение двух понятий – хищного животного и каннибала, – в то время как эти понятия почти полностью исключают друг друга; каннибализм представляет у хищников крайне редкое исключение. В действительности можно лишь пожалеть о том, что человек как раз не имеет «натуры хищника».</p>
    <p>Большая часть опасностей, которые ему угрожают, происходит от того, что по натуре он сравнительно безобидное всеядное существо; у него нет естественного оружия, принадлежащего его телу, которым он мог бы убить крупное животное. Именно потому у него нет и тех механизмов безопасности, возникших в процессе эволюции, которые удерживают всех «профессиональных» хищников от применения оружия против сородичей. Правда, львы и волки иногда убивают чужих сородичей, вторгшихся на территорию их группы; может случиться даже, что во внезапном приступе ярости неосторожным укусом или ударом лапы убьют члена собственной группы, как это иногда происходит, по крайней мере в неволе. Однако подобные исключения не должны заслонять тот важный факт, что все тяжеловооруженные хищники такого рода должны обладать высокоразвитыми механизмами торможения, которые – как уже сказано в главе о моралеподобном поведении – препятствуют самоуничтожению вида.</p>
    <p>В предыстории человека никакие особенно высокоразвитые механизмы для предотвращения внезапного убийства не были нужны: такое убийство было попросту невозможно.</p>
    <p>Нападающий, убивая свою жертву, мог только царапать, кусать или душить; причем жертва имела более чем достаточную возможность апеллировать к тормозам агрессивности нападающего – жестами покорности и испуганным криком. Понятно, что на слабо вооруженных животных не действовало селекционное давление, которое могло бы вызывать к жизни те сильные и надежные запреты применять оружие, какие попросту необходимы для выживания видов, обладающих оружием опасным. Когда же изобретение искусственного оружия открыло новые возможности убийства, – прежнее равновесие между сравнительно слабыми запретами агрессии и такими же слабыми возможностями убийства оказалось в корне нарушено.</p>
    <p>Человечество уничтожило бы себя уже с помощью самых первых своих великих открытий, если бы не одно замечательное совпадение: возможность открытий, изобретений и великий дар ответственности в равной степени являются плодами одной и той же сугубо человеческой способности, способности задавать вопросы. Человек не погиб в результате своих собственных открытий – по крайней мере до сих пор – только потому, что он способен поставить перед собой вопрос о последствиях своих поступков – и ответить на него. Этот уникальный дар не принес человечеству гарантий против самоуничтожении. Хотя со времени открытия камня выросли и моральная ответственность, и вытекающие из нее запреты убийства, но, к сожалению, в равной мере возросла и легкость убийства, а главное – утонченная техника убийства привела к тому, что последствия деяния уже не тревожат того, кто его совершил. Расстояние, на котором действует все огнестрельное оружие, спасает убийцу от раздражающей ситуации, которая в другом случае оказалась бы в чувствительной близости от него, во всей ужасной отвратительности последствий. Эмоциональные глубины нашей души попросту не принимают к сведению, что сгибание указательного пальца при выстреле разворачивает внутренности другого человека. Ни один психически нормальный человек не пошел бы даже на охоту, если бы ему приходилось убивать дичь зубами и ногтями. Лишь за счет отгораживания наших чувств становится возможным, чтобы человек, который едва ли решился бы дать вполне заслуженный шлепок хамоватому ребенку, вполне способен нажать пусковую кнопку ракетного оружия или открыть бомбовые люки, обрекая сотни самых прекрасных детей на ужасную смерть в огне. Бомбовые ковры расстилали добрые, хорошие, порядочные отцы – факт ужасающий, сегодня почти неправдоподобный! Демагоги обладают, очевидно, очень хорошим, хотя и только практическим знанием инстинктивного поведения людей – они целенаправленно, как важное орудие, используют отгораживание подстрекаемой партии от раздражающих ситуаций, тормозящих агрессивность.</p>
    <p>С изобретением оружия связано господство внутривидового отбора и все его жуткие проявления. В третьей главе, где речь шла о видосохраняющей функции агрессии, и в десятой – об организации сообщества крыс – я достаточно подробно разъяснил, как конкуренция сородичей, если она действует без связи с вневидовым окружением, может повести к самым странным и нецелесообразным уродствам.</p>
    <p>Мой учитель Хейнрот для иллюстрации такого вредного воздействия приводил в пример крылья аргус-фазана и темп работы в западной цивилизации. Как уже упоминалось, я считаю, что и гипертрофия человеческого агрессивного инстинкта – это следствие той же причины.</p>
    <p>В 1955 году я писал в небольшой статье «Об убийстве сородича»: «Я думаю – специалистам по человеческой психологии, особенно глубинной, и психоаналитикам следовало бы это проверить, – что сегодняшний цивилизованный человек вообще страдает от недостаточной разрядки инстинктивных агрессивных побуждений. Более чем вероятно, что пагубные проявления человеческого агрессивного инстинкта, для объяснения которых Зигмунд Фрейд предположил особый инстинкт смерти, основаны просто-напросто на том, что внутривидовой отбор в далекой древности снабдил человека определенной мерой агрессивности, для которой он не находит адекватного выхода при современной организации общества». Если в этих словах чувствуется легкий упрек, сейчас я должен решительно взять его назад. К тому времени, когда я это писал, уже были психоаналитики, совершенно не верившие в инстинкт смерти и объяснявшие самоуничтожительные проявления агрессии как нарушения инстинкта, который в принципе должен поддерживать жизнь. Я даже познакомился с человеком, который уже в то время – в полном соответствии с только что изложенной постановкой вопроса – изучал проблему гипертрофированной агрессивности, обусловленной внутривидовым отбором.</p>
    <p>Сидней Марголин, психиатр и психоаналитик из Денвера, штат Колорадо, провел очень точное психоаналитическое и социально-психологическое исследование на индейцах прерий, в частности из племени юта, и показал, что эти люди тяжко страдают от избытка агрессивных побуждений, которые им некуда деть в условиях урегулированной жизни сегодняшней индейской резервации в Северной Америке.</p>
    <p>По мнению Марголина, в течение сравнительно немногих столетий – во время которых индейцы прерий вели дикую жизнь, состоявшую почти исключительно из войн и грабежей, – чрезвычайно сильное селекционное давление должно было заметно усилить их агрессивность. Вполне возможно, что значительные изменения наследственной картины были достигнуты за такой короткий срок; при жестком отборе породы домашних животных меняются так же быстро.</p>
    <p>Кроме того, в пользу предположения Марголина говорит то, что индейцы-юта, выросшие при другом воспитании, страдают так же, как их старшие соплеменники, – а также и то, что патологические проявления, о которых идет речь, известны только у индейцев из прерий, племена которых были подвержены упомянутому процессу отбора.</p>
    <p>Индейцы-юта страдают неврозами чаще, чем какие-либо другие группы людей; и Марголин обнаружил, что общей причиной этого заболевания оказывается постоянно подавленная агрессивность. Многие индейцы чувствуют себя больными и говорят, что они больны, но на вопрос, в чем же состоит их болезнь, не могут дать никакого ответа, кроме одного: «Но ведь я – юта!» Насилие и убийство по отношению к чужим – в порядке вещей; по отношению к соплеменникам, напротив, оно крайне редко, поскольку запрещено табу, безжалостную суровость которого так же легко понять из предыдущей истории юта: племя, находившееся в состоянии беспрерывной войны с белыми и с соседними племенами, должно было любой ценой пресекать ссоры между своими членами. Убивший соплеменника был обязан, согласно традиции, покончить с собой. Эта заповедь оказалась в силе даже для юта-полицейского, который, пытаясь арестовать соплеменника, застрелил его при вынужденной обороне. Тот, напившись, ударил своего отца ножом и попал в бедренную артерию, что вызывало смерть от потери крови. Когда полицейский получил приказ арестовать убийцу, – хотя о предумышленном убийстве не было и речи, – он обратился к своему бледнолицему начальнику с рапортом. Аргументировал он так: преступник хочет умереть, он обязан совершить самоубийство и теперь наверняка совершит его таким образом, что станет сопротивляться аресту и вынудит его, полицейского, его застрелить. Но тогда и самому полицейскому придется покончить с собой. Поскольку более чем недальновидный сержант настаивал на своем распоряжении – трагедия развивалась, как и было предсказано. Этот и другие протоколы Марголина читаются, как древнегреческие трагедии, в которых неотвратимая судьба вынуждает людей быть виновными и добровольно искупать невольно совершенные грехи.</p>
    <p>Объективно и убедительно, даже доказательно говорит за правильность марголинской интерпретации такого поведения юта их предрасположенность к несчастным случаям.</p>
    <p>Доказано, что «предрасположенность к авариям» является следствием подавленной агрессивности; у индейцев-юта норма автомобильных аварий чудовищно превышает норму любой другой группы автомобилистов. Кому приходилось когда-нибудь вести скоростную машину, будучи в состоянии ярости, тот знает – если только он был при этом способен к самонаблюдению, – насколько сильно проявляется в такой ситуации склонность к самоуничтожающим действиям. По-видимому, и выражение «инстинкт смерти» произошло от таких особых случаев.</p>
    <p>Разумеется, внутривидовой отбор и сегодня действует в нежелательном направлении, но обсуждение всех этих явлений увело бы нас слишком далеко от темы агрессии. Отбор так же интенсивно поощряет инстинктивную подоплеку накопительства, тщеславия и проч., как подавляет простую порядочность. Нынешняя коммерческая конкуренция грозит вызвать по меньшей мере такую же ужасную гипертрофию упомянутых побуждений, какую у внутривидовой агрессии вызвало военное состязание людей каменного века.</p>
    <p>Счастье лишь в том, что выигрыш богатства и власти не ведет к многочисленности потомства, иначе положение человечества было бы еще хуже.</p>
    <p>Кроме действия оружия и внутривидового отбора, головокружительно растущий темп развития – это третий источник бед, который человечество должно принимать в расчет, пользуясь великим даром своего абстрактного мышления. Из абстрактного мышления и всех его результатов – прежде всего из символики словесной речи – у людей выросла способность, которой не дано ни одному другому существу. Когда биолог говорит о наследовании приобретенных признаков, то он имеет в виду лишь приобретенное изменение наследственности, генома. Он совершенно не задумывается о том, что «наследование» имело – уже за много веков до Грегора Менделя – юридический смысл, и что это слово поначалу применялось к биологическим явлениям по чистой аналогии. Сегодня это второе значение слова стало для нас настолько привычным, что меня бы наверно не поняли, если бы я просто написал: «Только человек обладает способностью передавать по наследству приобретенные качества».</p>
    <p>Я здесь имею в виду следующее: если человек, скажем, изобрел лук и стрелы – или украл их у более развитого соседа, – то в дальнейшем не только его потомство, но и все его сообщество имеет в распоряжении это оружие так же постоянно, как если бы оно было телесным органом, возникшим в результате мутации и отбора. Использование этого оружия забудется не легче, чем станет рудиментарным какой-нибудь столь же жизненно важный орган.</p>
    <p>Даже если один-единственный индивид приобретает какую-то важную для сохранения вида особенность или способность, она тотчас же становится общим достоянием всей популяции; именно это и обусловливает упомянутое тысячекратное ускорение исторического процесса, который появился в мире вместе с абстрактным мышлением. Процессы приспосабливания, до сих пор поглощавшие целые геологические эпохи, теперь могут произойти за время нескольких поколений. На эволюцию, на филогенез – протекающий медленно, почти незаметно в сравнении с новыми процессами, – отныне накладывается история; над филогенетически возникшим сокровищем наследственности возвышается громадное здание исторически приобретенной и традиционно передаваемой культуры.</p>
    <p>Как применение оружия и орудий труда – и выросшее из него мировое господство человека, – так и третий, прекраснейший дар абстрактного мышления влечет за собой свои опасности. Все культурные достижения человека имеют одно большое «но»: они касаются только тех его качеств и действий, которые подвержены влиянию индивидуальной модификации, влиянию обучения. Очень многие из врожденных поведенческих актов, свойственных нашему виду, не таковы: скорость их изменения в процессе изменения вида осталась такой же, с какой изменяются все телесные признаки, с какой шел весь процесс становления до того, как на сцене появилось абстрактное мышление.</p>
    <p>Что могло произойти, когда человек впервые взял в руку камень? Вполне вероятно, нечто подобное тому, что можно наблюдать у детей в возрасте двух-трех лет, а иногда и старше: никакой инстинктивный или моральный запрет не удерживает их от того, чтобы изо всей силы бить друг друга по голове тяжелыми предметами, которые они едва могут поднять. Вероятно, первооткрыватель камня так же мало колебался, стукнуть ли своего товарища, который его только что разозлил. Ведь он не мог знать об ужасном действии своего изобретения; врожденный запрет убийства тогда, как и теперь, был настроен на его естественное вооружение. Смутился ли он, когда его собрат по племени упал перед ним мертвым? Мы можем предположить это почти наверняка.</p>
    <p>Общественные высшие животные часто реагируют на внезапную смерть сородича самым драматическим образом. Серые гуси стоят над мертвым другом с шипением, в наивысшей готовности к обороне. Это описывает Хейнрот, который однажды застрелил гуся в присутствии его семьи. Я видел то же самое, когда египетский гусь ударил в голову молодого серого; тот, шатаясь, добежал до родителей и тотчас умер от мозгового кровоизлияния. Родители не могли видеть удара и потому реагировали на падение и смерть своего ребенка точно так же. Мюнхенский слон Вастл, который без какого-либо агрессивного умысла, играя, тяжело ранил своего служителя, – пришел в величайшее волнение и встал над раненым, защищая его, чем, к сожалению, помешал оказать ему своевременную помощь. Бернхард Гржимек рассказывал мне, что самец шимпанзе, который укусил и серьезно поранил его, пытался стянуть пальцами края раны, когда у него прошла вспышка ярости.</p>
    <p>Вполне вероятно, что первый Каин тотчас же понял ужасность своего поступка. Довольно скоро должны были пойти разговоры, что если убивать слишком много членов своего племени – это поведет к нежелательному ослаблению его боевого потенциала. Какой бы ни была воспитательная кара, предотвращавшая беспрепятственное применение нового оружия, во всяком случае, возникла какая-то, пусть примитивная, форма ответственности, которая уже тогда защитила человечество от самоуничтожения.</p>
    <p>Таким образом, первая функция, которую выполняла ответственная мораль в истории человечества, состояла в том, чтобы восстановить утраченное равновесие между вооруженностью и врожденным запретом убийства. Во всех прочих отношениях требования разумной ответственности могли быть у первых людей еще совсем простыми и легко выполнимыми.</p>
    <p>Рассуждение не будет слишком натянутым, если мы предположим, что первые настоящие люди, каких мы знаем из доисторических эпох – скажем, кроманьонцы, – обладали почти в точности такими же инстинктами, такими же естественными наклонностями, что и мы; что в организации своих сообществ и в столкновениях между ними они вели себя почти так же, как некоторые еще и сегодня живущие племена, например папуасы центральной Новой Гвинеи. У них каждое из крошечных селений находится в постоянном состоянии войны с соседями, в отношениях взаимной умеренной охоты за головами. «Умеренность», как ее определяет Маргарэт Мид, состоит в том, что не предпринимаются организованные разбойничьи походы с целью добычи вожделенных человеческих голов, а лишь при оказии, случайно встретив на границе своей области какую-нибудь старуху или пару детей, «зовут с собой» их головы.</p>
    <p>Ну а теперь – предполагая наши допущения верными – представим себе, что мужчина живет в таком сообществе с десятком своих лучших друзей, с их женами и детьми.</p>
    <p>Все мужчины неизбежно должны стать побратимами; они – друзья в самом настоящем смысле слова, каждый не раз спасал другому жизнь. И хотя между ними возможно какое-то соперничество из-за главенства, из-за девушек и т. д., – как бывает, скажем, у мальчишек в школе, – оно неизбежно отходит на задний план перед постоянной необходимостью вместе защищаться от враждебных соседей. А сражаться с ними за само существование своего сообщества приходилось так часто, что все побуждения внутривидовой агрессии насыщались с избытком. Я думаю, что при таких обстоятельствах в этом содружестве из пятнадцати мужчин, любой из нас уже по естественной склонности соблюдал бы десять заповедей Моисея по отношению к своему товарищу и не стал бы ни убивать его, ни клеветать на него, ни красть жену его или что бы там ни было, ему принадлежащее. Безо всяких сомнений, каждый по естественной склонности стал бы чтить не только отца своего и мать, но и вообще всех старых и мудрых, что и происходит, по Фрезер Дарлинг, уже у оленей, и уж тем более у приматов, как явствует из наблюдений Уошбэрна, Деворэ и Кортландта.</p>
    <p>Иными словами, естественные наклонности человека не так уж и дурны. От рождения человек вовсе не так уж плох, он только недостаточно хорош для требований жизни современного общества.</p>
    <p>Уже само увеличение количества индивидов, принадлежащих к одному и тому же сообществу, должно иметь два результата, которые нарушают равновесие между важнейшими инстинктами взаимного притяжения и отталкивания, т. е. между личными узами и внутривидовой агрессией. Во-первых, для личных уз вредно, когда их становится слишком много. Старинная мудрая пословица гласит, что по-настоящему хороших друзей у человека много быть не может.</p>
    <p>Большой «выбор знакомых», который неизбежно появляется в каждом более крупном сообществе, уменьшает прочность каждой отдельной связи. Во-вторых, скученность множества индивидов на малом пространстве приводит к притуплению всех социальных реакций. Каждому жителю современного большого города, перекормленному всевозможными социальными связями и обязанностями, знакомо тревожащее открытие, что уже не испытываешь той радости, как ожидал, от посещения друга, даже если действительно любишь его и давно его не видел. Замечаешь в себе и отчетливую наклонность к ворчливому недовольству, когда после ужина еще звонит телефон. Возрастающая готовность к агрессивному поведению является характерным следствием скученности; социологи-экспериментаторы это давно уже знают.</p>
    <p>К этим нежелательным последствиям увеличения нашего сообщества добавляются и невозможность разрядить весь объем агрессивных побуждений, «предусмотренный» для вида. Мир – это первейшая обязанность горожанина, а враждебная соседняя деревня, которая когда-то предлагала объект для высвобождения внутривидовой агрессии, ушла в далекое прошлое.</p>
    <p>Чем больше развивается цивилизация, тем менее благоприятны все предпосылки для нормальных проявлений нашей естественной склонности к социальному поведению, а требования к нему постоянно возрастают: мы должны обращаться с нашим «ближним» как с лучшим другом, хотя, быть может, в жизни его не видели; более того, с помощью своего разума мы можем прекрасно сознавать, что обязаны любить даже врагов наших, – естественные наклонности никогда бы нас до этого не довели… Все проповеди аскетизма, предостерегающие от того, чтобы отпускать узду инстинктивных побуждений, учение о первородном грехе, утверждающее, что человек от рождения порочен, – все это имеет общее рациональное зерно: понимание того, что человек не смеет слепо следовать своим врожденным наклонностям, а должен учиться властвовать над ними и ответственно контролировать их проявления.</p>
    <p>Можно ожидать, что цивилизация будет развиваться все более ускоренным темпом – хотелось бы надеяться, что культура не будет от нее отставать, – ив той же мере будет возрастать и становиться все тяжелее бремя, возложенное на ответственную мораль. Расхождение между тем, что человек готов сделать для общества, и тем, чего общество от него требует, будет расти; и ответственности будет все труднее сохранять мост через эту пропасть. Эта мысль очень тревожит, потому что при всем желании не видно каких-либо селективных преимуществ, которые хоть один человек сегодня мог бы извлечь из обостренного чувства ответственности или из добрых естественных наклонностей. Скорее следует серьезно опасаться, что нынешняя коммерческая организация общества своим дьявольским влиянием соперничества между людьми направляет отбор в прямо противоположную сторону. Так что задача ответственности постоянно усложняется и с этой стороны.</p>
    <p>Мы не облегчим ответственной морали решение всех этих проблем, переоценивая ее силу. Гораздо полезнее скромно осознать, что она – «всего лишь» компенсационный механизм, который приспосабливает наше инстинктивное наследие к требованиям культурной жизни и образует с ним функционально единую систему. Такая точка зрения разъясняет многое из того, что непонятно при ином подходе.</p>
    <p>Мы все страдаем от необходимости подавлять свои побуждения; одни больше, другие меньше – по причине очень разной врожденной склонности к социальному поведению.</p>
    <p>По доброму, старому психиатрическому определению, психопат – это человек, который либо страдает от требований, предъявляемых ему обществом, либо заставляет страдать само общество. Так что, в определенном смысле, все мы психопаты, поскольку навязанное общим благом отречение от собственных побуждений заставляет страдать каждого из нас. Но особенно это определение относится к тем людям, которые в результате ломаются и становятся либо невротиками, т. е. больными, либо преступниками. В соответствии с этим точным определением, «нормальный» человек отличается от психопата – или добрый гражданин от преступника – вовсе не так резко, как здоровый от больного. Различие, скорее, аналогичное тому, какое существует между человеком с компенсированной сердечной недостаточностью и больным, страдающим «некомпенсированным пороком», сердце которого при возрастающей мышечной нагрузке уже не в состоянии справиться с недостаточным закрыванием клапана или с его сужением. Это сравнение оправдывается и тем, что компенсация требует затрат энергии.</p>
    <p>Такая точка зрения на ответственную мораль может разрешить противоречие в Кантовой концепции морали, которое поразило уже Фридриха Шиллера. Он говорил, что Гердер – это «одухотвореннейший из всех кантианцев»; восставал против отрицания какой-либо ценности естественных наклонностей в этике Канта и издевался над ней в замечательной эпиграмме: «Я с радостью служу другу, но, к несчастью, делаю это по склонности, потому меня часто гложет мысль, что я не добродетелен!» Однако мы не только служим своему другу по собственной склонности, мы еще и оцениваем его дружеские поступки с точки зрения того, в самом ли деле теплая естественная склонность побудила его к такому поведению! Если бы мы были до конца последовательными кантианцами, то должны были бы поступать наоборот – и ценить, прежде всего, такого человека, который по натуре совершенно нас не переносит, но которого «ответственный вопрос к себе», вопреки его сердечной склонности, заставляет вести себя прилично по отношению к нам. Однако в действительности мы относимся к таким благодетелям в лучшем случае с весьма прохладным вниманием, а любим только того, кто относится к нам по-дружески потому, что это доставляет ему радость, и если делает что-то для нас, то не считает, будто совершил нечто, достойное благодарности.</p>
    <p>Когда мой незабвенный учитель Фердинанд Хохштеттер в возрасте 71 года читал свою прощальную лекцию, тогдашний ректор Венского университета сердечно благодарил его за долгую и плодотворную работу. На эту благодарность Хохштеттер дал ответ, в котором сконцентрирован весь парадокс ценности – или ее отсутствия – естественных наклонностей. Он сказал так:</p>
    <p>«Вы здесь благодарите меня за то, за что я не заслуживаю ни малейшей благодарности. Надо благодарить моих родителей, моих предков, которые дали мне в наследство именно такие, а не другие наклонности.</p>
    <p>Но если вы спросите меня, чем я занимался всю жизнь и в науке, и в преподавании, то я должен честно ответить: я, собственно, всегда делал то, что доставляло мне наибольшее удовольствие!» Какое замечательное возражение! Этот великий натуралист, который – я это знаю совершенно точно – никогда не читал Канта, принимает здесь именно его точку зрения по поводу ценностной индифферентности естественных наклонностей; но в то же время примером своей ценнейшей жизни и работы приводит Кантово учение о ценностях к еще более полному абсурду, нежели Шиллер в своей эпиграмме. И выходом из этого противоречия становится очень простое решение кажущейся проблемы, если признать ответственную мораль компенсационным механизмом и не отрицать ценности естественных наклонностей.</p>
    <p>Если приходится оценивать поступки какого-то человека, в том числе и собственные, то – очевидно – они оцениваются тем выше, чем меньше соответствовали простым и естественным наклонностям. Однако если нужно оценить самого человека – например, при выборе друзей, – с той же очевидностью предпочтение отдается тому, чье дружеское расположение определяется вовсе не разумными соображениями – как бы высокоморальны они ни были, – а исключительно чувством теплой естественной склонности.</p>
    <p>Когда мы подобным образом используем для оценки человеческих поступков и самих людей совершенно разные критерии – это не только не парадокс, но проявление простого здравого смысла.</p>
    <p>Кто ведет себя социально уже по естественной склонности, тому в обычных обстоятельствах почти не нужны механизмы компенсации, а в случае нужды он обладает мощными моральными резервами. Кто уже в повседневных условиях вынужден тратить все сдерживающие силы своей моральной ответственности, чтобы держаться на уровне требований культурного общества, – тот, естественно, гораздо раньше ломается при возрастании нагрузки. Энергетическая сторона нашего сравнения с пороком сердца и здесь подходит очень точно, поскольку возрастание нагрузки, при которой социальное поведение людей становится «некомпенсированным», может быть самой различной природы, но так или иначе «истощает силы». Мораль легче всего отказывает не под влиянием одиночного, резкого и чрезмерного испытания; легче всего это происходит под воздействием истощающего, долговременного нервного перенапряжения, какого бы рода оно ни было. Заботы, нужда, голод, страх, переутомление, крушение надежд и т. д. – все это действует одинаково. Кто имел возможность наблюдать множество людей в условиях такого рода – на войне или в заключении, – тот знает, насколько непредвиденно и внезапно наступает моральная декомпенсация. Люди, на которых, казалось, можно положиться как на каменную гору, неожиданно ломаются; а в других, не вызывавших особого доверия, открываются просто-таки неисчерпаемые источники сил, и они одним лишь своим примером помогают бесчисленному множеству остальных сохранить моральную стойкость. Однако пережившие нечто подобное знают и то, что сила доброй воли и ее устойчивость – две независимые переменные. Осознав это, основательно учишься не чувствовать себя выше того, кто сломался раньше, чем ты сам. Наилучший и благороднейший в конце концов доходит до такой точки, что больше не может: «Эли. Эли, ламма ассахфани?»</p>
    <p>В соответствии с этикой Канта, только внутренний закон человеческого разума сам по себе порождает категорический императив в качестве ответа на «ответственный вопрос к себе». Кантовы понятия «разум, рассудок» и «ум, интеллект» отнюдь не идентичны. Для него само собой разумеется, что разумное создание просто не может хотеть причинить вред другому, подобному себе. В самом слове «рассудок» этимологически заключена способность «судить», «входить в соглашение», иными словами – существование высоко ценимых социальных связей между всеми разумными существами. Для Канта совершенно ясно и самоочевидно то, что для этолога нуждается в разъяснении: тот факт, что человек не хочет вредить другому. Великий философ предполагает здесь очевидным нечто, требующее объяснения, и это – хотя и вносит некоторую непоследовательность в великий ход его мыслей – делает его учение более приемлемым для биолога. Тут появляется небольшая лазейка, через которую в изумительное здание его умозаключений – чисто рациональных – может пробраться чувство; иными словами – инстинктивная мотивация. Кант и сам не верил, что человек удерживается от каких-либо действий, к которым его побуждают естественные склонности, чисто разумным пониманием логического противоречия в нормах его поступков. Совершенно очевидно, что необходим еще и эмоциональный фактор, чтобы преобразовать некое чисто рассудочное осознание в императив или в запрет. Если мы уберем из нашего жизненного опыта эмоциональное чувство ценности – скажем, ценности различных ступеней эволюции, – если для нас не будут представлять никакой ценности человек, человеческая жизнь и человечество в целом, то самый безукоризненный аппарат нашего интеллекта останется мертвой машиной без мотора. Сам по себе он в состоянии лишь дать нам средство к достижению каким-то образом поставленной цели; но не может ни определить эту цель, ни отдать приказ к ее достижению. Если бы мы были нигилистами типа Мефистофеля и считали бы, что «нет в мире вещи, стоящей пощады», – мы могли бы нажать пусковую кнопку водородной бомбы, и это никак бы не противоречило нормам нашего разумного поведения.</p>
    <p>Только ощущение ценности, только чувство присваивает знак «плюс» или «минус» ответу на наш «категорический самовопрос» и превращает его в императив или в запрет. Так что и тот, и другой вытекают не из рассудка, а из прорывов той тьмы, в которую наше сознание не проникает. В этих слоях, лишь косвенно доступных человеческому разуму, унаследованное и усвоенное образуют в высшей степени сложную структуру, которая не только состоит в теснейшем родстве с такой же структурой высших животных, но в значительной своей части попросту ей идентична. По существу, наша отлична от той лишь постольку, поскольку у человека в усвоенное входит культурная традиция. Из структуры этих взаимодействий, протекающих почти исключительно в подсознании, вырастают побуждения ко всем нашим поступкам, в том числе и к тем, которые сильнейшим образом подчинены управлению нашего самовопрошающего разума.</p>
    <p>Так возникают любовь и дружба, все теплые чувства, понятие красоты, стремление к художественному творчеству и к научному познанию. Человек, избавленный от всего так сказать «животного», лишенный подсознательных стремлений, человек как чисто разумное существо был бы отнюдь не ангелом, скорее наоборот!</p>
    <p>Однако нетрудно понять, каким образом могло утвердиться мнение, будто все хорошее – и только хорошее, – что служит человеческому сообществу, обязано своим существованием морали, а все «эгоистичные» мотивы человеческого поведения, которые не согласуются с социальными требованиями, вырастают из «животных» инстинктов. Если человек задаст себе категорический вопрос Канта:» Могу ли я норму своего поведения возвысить до уровня естественного закона или при этом возникло бы нечто, противоречащее разуму?» – то все поведение, в том числе и инстинктивное, окажется в высшей степени разумным; при условии, что оно выполняет задачи сохранения вида, ради которых было создано Великими Конструкторами эволюции.</p>
    <p>Противоразумное возникает лишь в случае нарушения какого-либо инстинкта. Отыскать это нарушение – задача категорического вопроса, а компенсировать – категорического императива. Если инстинкты действуют правильно, «по замыслу конструкторов», вопрос к себе не сможет отличить их от Разумного. В этом случае вопрос: «Могу ли я возвысить норму моих поступков до уровня естественного закона?» – имеет бесспорно положительный ответ, ибо эта норма уже сама является таким законом!</p>
    <cite>
     <p>Ребенок падает в воду, мужчина прыгает за ним, вытаскивает его, исследует норму своего поступка и находит, что она – будучи возвышена до естественного закона – звучала бы примерно так: «Когда взрослый самец Homo Sapiens видит, что жизни детеныша его вида угрожает опасность, от которой он может его спасти, – он это делает». Находится такая абстракция в каком-либо противоречии с разумом?</p>
    </cite>
    <p>Конечно же, нет! Спаситель может похлопать себя по плечу и гордиться тем, как разумно и морально он себя вел. Если бы он на самом деле занялся этими рассуждениями, ребенок давно бы уже утонул, прежде чем он прыгнул бы в воду. Однако человек – по крайней мере принадлежащий нашей западной культуре – крайне неохотно узнает, что действовал он чисто инстинктивно, что каждый павиан в аналогичной ситуации сделал бы то же самое.</p>
    <p>Древняя китайская мудрость гласит, что не все люди есть в зверях, но все звери есть в людях. Однако из этого вовсе не следует, что этот «зверь в человеке» с самого начала являет собой нечто злое и опасное, по возможности подлежащее искоренению. Существует одна человеческая реакция, в которой лучше всего проявляется, насколько необходимо может быть безусловно «животное» поведение, унаследованное от антропоидных предков, причем именно для поступков, которые не только считаются сугубо человеческими и высокоморальными, но и на самом деле являются таковыми. Эта реакция – так называемое воодушевление. Уже само название, которое создал для нее немецкий язык, подчеркивает, что человеком овладевает нечто очень высокое, сугубо человеческое, а именно – дух. Греческое слово «энтузиазм» означает даже, что человеком владеет бог. Однако в действительности воодушевленным человеком овладевает наш давний друг и недавний враг – внутривидовая агрессия в форме древней и едва ли сколь-нибудь сублимированной реакции социальной защиты, В соответствии с этим, воодушевление пробуждается с предсказуемостью рефлекса во всех внешних ситуациях, требующих вступления в борьбу за какие-то социальные ценности, особенно за такие, которые освящены культурной традицией. Они могут быть представлены конкретно – семья, нация, Alma Mater или спортивная команда – либо абстрактными понятиями, как прежнее величие студенческих корпораций, неподкупность художественного творчества или профессиональная этика индуктивного исследования. Я одним духом называю подряд разные вещи – которые кажутся ценными мне самому или, непонятно почему, видятся такими другим людям – со специальным умыслом показать недостаток избирательности, который при случае позволяет воодушевлению стать столь опасным.</p>
    <p>В радражающих ситуациях, которые наилучшим образом вызывают воодушевление и целенаправленно создаются демагогами, прежде всего должна присутствовать угроза высоко почитаемым ценностям. Враг, или его муляж, могут быть выбраны почти произвольно, и – подобно угрожаемым ценностям – могут быть конкретными или абстрактными.</p>
    <p>«Эти» евреи, боши, гунны, эксплуататоры, тираны и т. д. годятся так же, как мировой капитализм, большевизм, фашизм, империализм и многие другие «измы». Во-вторых, к раздражающей ситуации такого рода относится и по возможности увлекающая за собой фигура вождя, без которой, как известно, не могут обойтись даже самые антифашистски настроенные демагоги, ибо вообще одни и те же методы самых разных политических течений обращены к инстинктивной природе человеческой реакции воодушевления, которую можно использовать в своих целях. Третьим, и почти самым важным фактором воодушевления является еще и по возможности наибольшее количество увлеченных. Закономерности воодушевления в этом пункте совершенно идентичны закономерностям образования анонимных стай, описанным в 8-й главе: увлекающее действие стаи растет, повидимому, в геометрической прогрессии при увеличении количества индивидов в ней.</p>
    <p>Каждый сколь-нибудь чувствительный человек знает, какие субъективные ощущения сопровождают эту реакцию.</p>
    <p>Прежде всего она характеризуется качеством чувства, известного под именем воодушевления. По спине и – как выясняется при более внимательном наблюдении – по наружной поверхности рук пробегает «священный трепет». Человек чувствует себя вышедшим из всех связей повседневного мира и поднявшимся над ними; он готов все бросить, чтобы повиноваться зову Священного Долга. Все препятствия, стоящие на пути к выполнению этого долга, теряют всякую важность; инстинктивные запреты калечить и убивать сородичей утрачивают, к сожалению, большую часть своей силы. Разумные соображения, любая критика или встречные доводы, говорящие против действий, диктуемых воодушевлением, заглушаются за счет того, что замечательная переоценка всех ценностей заставляет их казаться не только не основательными, но и просто ничтожными и позорными.</p>
    <p>Короче, как это прекрасно выражено в украинской пословице: «Колы прапор в’эться, про голову нэйдэться».</p>
    <p>С этими переживаниями коррелируются объективно наблюдаемые явления: повышается тонус всех поперечнополосатых мышц, осанка становится более напряженной, руки несколько приподнимаются в стороны и слегка поворачиваются внутрь, так что локти выдвигаются наружу. Голова гордо поднята, подбородок выдвинут вперед, а лицевая мускулатура создает совершенно определенную мимику, всем нам известную из кинофильмов, – «героическое лицо». На спине и по наружной поверхности рук топорщатся кожные волосы – именно это и является объективной стороной пресловутого «священного трепета».</p>
    <p>В священности этого трепета и в одухотворенности воодушевления усомнится тот, кто видел соответствующие поведенческие акты самца шимпанзе, который с беспримерным мужеством выходит защищать свое стадо или семью.</p>
    <p>Он тоже выдвигает вперед подбородок, напрягает все тело и поднимает локти в стороны; у него тоже шерсть встает дыбом, что приводит к резкому и наверняка устрашающему увеличению контура его тела при взгляде спереди. Поворот рук внутрь совершенно очевидно предназначен для того, чтобы вывести наружу наиболее заросшую сторону и тем усилить упомянутый эффект. Общая комбинация осанки и вздыбленной шерсти служит тому же «блефу», что и у горбящейся кошки: она выполняет задачу изобразить животное более крупным и опасным, чем на самом деле. Так что и наш «священный трепет» – это не что иное, как попытка взъерошить остатки некогда бывшего меха.</p>
    <cite>
     <p>Что переживает обезьяна при своей социальной защитной реакции, этого мы не знаем; однако вполне вероятно, что она так же самоотверженно и героически ставит на карту свою жизнь, как и воодушевленный человек. Нет сомнений в подлинной эволюционной гомологии реакций защиты стада у шимпанзе – и воодушевления у человека; более того, можно очень хорошо представить себе, как одно произошло из другого. Ведь и у нас те ценности, на защиту которых мы поднимаемся с воодушевлением, имеют прежде всего общественную значимость. Если мы припомним сказанное в главе «Привычка, церемония и волшебство», покажется почти невероятным, что реакция, которая первоначально служила защите индивидуально знакомого, конкретного члена сообщества, все больше и больше брала под свою защиту над-индивидуальные, передаваемые традицией культурные ценности, имеющие более долгую жизнь, нежели группы отдельных людей.</p>
    </cite>
    <p>Если наше мужественное выступление за то, что нам кажется высочайшей ценностью, протекает по тем же нервным путям, что и социальные защитные реакции наших антропоидных предков, – я воспринимаю это не как отрезвляющее напоминание, а как чрезвычайно серьезный призыв к самопознанию. Человек, у которого такой реакции нет – это калека в смысле инстинктов, и я не хотел бы иметь его своим другом; но тот, кого увлекает слепая рефлекторность этой реакции, представляет собой угрозу для человечества: он легкая добыча тех демагогов, которые умеют провоцировать раздражающие ситуации, вызывающие человеческую агрессивность, так же хорошо, как мы – разбираться в физиологии поведения наших подопытных животных. Когда при звуках старой песни или какого-нибудь марша по мне хочет пробежать священный трепет, – я обороняюсь от искушения и говорю себе, что шимпанзе тоже производят ритмичный шум, готовясь к совместному нападению. Подпевать – значит класть палец в рот дьяволу.</p>
    <p>Воодушевление – это настоящий автономный инстинкт человека, как, скажем, инстинкт триумфального крика у серых гусей. Оно обладает своим собственным поисковым поведением, своими собственными вызывающими стимулами, и доставляет – как каждый знает по собственному опыту – настолько сильное удовлетворение, что противиться его заманчивому действию почти невозможно. Как триумфальный крик очень существенно влияет на социальную структуру серых гусей, даже господствует в ней, так и инстинкт воодушевленного боевого порыва в значительной степени определяет общественную и политическую структуру человечества. Оно не потому агрессивно и постоянно готово к борьбе, что разделено на партии, враждебно противостоящие друг другу; оно структурировано именно таким образом потому, что это предоставляет раздражающую ситуацию, необходимую для разрядки социальной агрессии. «Если бы какое-то вероучение на самом деле охватило весь мир, – пишет Эрих фон Хольст, – оно бы тотчас же раскололось по меньшей мере на два резко враждебных толкования (одно истинное, другое еретическое), и вражда и борьба процветали бы, как и раньше; ибо человечество, к сожалению, таково, каково оно есть».</p>
    <cite>
     <p>Таков Двуликий Янус – человек. Единственное существо, способное с воодушевлением посвящать себя высшим целям, нуждается для этого в психофизиологической организации, звериные особенности которой несут в себе опасность, что оно будет убивать своих собратьев в убеждении, будто так надо для достижения тех самых высших целей.</p>
     <p>Се – человек!</p>
    </cite>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 14</p>
     <p>Надеюсь и верю</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Мне не мнится, что знанье могу предоставить,</v>
       <v>Чтоб исправить людей и на путь наставить.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Гете</emphasis></text-author>
    </epigraph>
    <p>В отличие от Фауста, я представляю себе, что мог бы преподать нечто такое, что исправит людей и наставит их на путь. Эта мысль не кажется мне слишком заносчивой. По крайней мере она менее заносчива, нежели обратная, – если та исходит не из убеждения, что сам не способен учить, а из предположения, что «эти люди» не способны понять новое учение. Такое бывает лишь в чрезвычайных случаях, когда какой-нибудь гений опережает свое время на века.</p>
    <p>Если современники кого-то слушают и даже читают его книги, можно с уверенностью утверждать, что это не гений.</p>
    <p>В лучшем случае он может потешить себя мыслью, что ему есть что сказать как раз «по делу». Все, что может быть сказано, наилучшим образом действует как раз тогда, когда говорящий своими новыми идеями лишь чуть-чуть опережает слушателей. Тогда они реагируют мыслью: «На самом деле, я сам должен был догадаться!» Так что здесь не самомнение – наоборот: я искренне убежден, что в ближайшем будущем очень многие, может быть даже большинство, все сказанное в этой книге о внутривидовой агрессии и об опасностях, вытекающих для человечества из ее нарушений, будут принимать за самоочевидные и даже банальные истины.</p>
    <p>Когда я здесь вывожу следствия из содержания этой книги и, подобно древнегреческим мудрецам, свожу их в практический устав поведения, – мне наверняка нужно больше опасаться упреков в банальности, нежели обоснованных возражений. После того что сказано в предыдущей главе о современном положении человечества, предлагаемые меры защиты от грозящих опасностей покажутся жалкими. Однако это отнюдь не говорит против правильности сказанного. Исследование редко приводит к драматическим переменам в мировых событиях; такие перемены возможны разве что в смысле разрушения, поскольку новые открытия легко употребить во вред. Напротив, чтобы применить результаты исследований творчески и благотворно, требуется, как правило, не меньше остроумия и трудной кропотливой работы, чем для того, чтобы их получить.</p>
    <cite>
     <p>Первое и самое очевидное правило высказано уже в «познай себя» – это требование углубить понимание причин нашего собственного поведения. Направления, в которых, по-видимому, будет развиваться прикладная этология, уже начинают определяться. Одно из них – это объективное физиологическое исследование возможностей разрядки агрессии в ее первоначальных формах на эрзац-объекты; и мы уже сегодня знаем, что пустая бочка из-под карбида – это не самый лучший вариант.</p>
     <p>Второе – это исследование так называемой сублимации методами психоанализа. Можно ожидать, что и эта человеческая форма катарсиса существенно поможет ослабить напряженные агрессивные побуждения.</p>
    </cite>
    <p>Даже на сегодняшнем скромном уровне наши знания о природе агрессии имеют некоторую практическую ценность. Она состоит хотя бы в том, что мы уже можем с уверенностью сказать, что не получится. После всего того, что мы узнали об инстинктах вообще и об агрессии в частности, два «простейших» способа управляться с агрессией оказываются совершенно безнадежными. Во-первых, ее наверняка нельзя исключить, избавляя людей от раздражающих ситуаций; и, во-вторых, с ней нельзя совладать, навесив на нее морально-мотивированный запрет. Обе эти стратегии так же хороши, как затяжка предохранительного клапана на постоянно подогреваемом котле для борьбы с избыточным давлением пара.</p>
    <p>Еще одно мероприятие, которое я считаю теоретически возможным, но крайне нежелательным, состояло бы в попытке избавиться от агрессивного инстинкта с помощью направленной евгеники. Мы знаем из предыдущей главы, что внутривидовая агрессия участвует в человеческой реакции воодушевления, которое хотя и опасно, однако необходимо для достижения наивысших целей человечества. Мы знаем из главы о союзе, что агрессия у очень многих животных – вероятно, так же и у человека – является необходимой составной частью личной дружбы. И наконец, в главе о Великом Парламенте Инстинктов очень подробно показано, насколько сложно взаимодействие различных побуждений.</p>
    <p>Если бы одно из них, причем одно из сильнейших, полностью исчезло – последствия были бы непредсказуемы. Мы не знаем, насколько важны все поведенческие акты человека, в которых агрессия принимает участие как мотивирующий фактор; не знаем, сколько их всего. Я подозреваю, что очень много. Всякое «начинание», в самом изначальном и широком смысле слова; самоуважение, без которого, пожалуй, исчезло бы все, что человек делает с утра до вечера, начиная с ежедневного бритья и кончая наивысшими достижениями в культуре и науке; все, что как-то связано с честолюбием, со стремлением к положению, и многое, многое другое, столь же необходимое, – все это было бы, вероятно, потеряно с исчезновением агрессивных побуждений из жизни людей. Исчезла бы, наверное, даже очень важная и сугубо человеческая способность – смеяться.</p>
    <p>Перечислению того, что не получится совершенно точно, я, к сожалению, могу противопоставить только такие мероприятия, успех которых мне всего лишь кажется возможным.</p>
    <p>Наиболее вероятен успех того катарсиса, который создается разрядкой агрессивности на эрзац-объект. Этим путем, как изложено в главе «Союз», уже пошли и Великие Конструкторы, когда нужно было воспрепятствовать борьбе между определенными индивидами. Кроме того, здесь есть основания для оптимизма и потому, что каждый человек, сколь-нибудь способный к самонаблюдению, в состоянии намеренно переориентировать свою пробудившуюся агрессию на подходящий эрзац-объект. Когда я – как рассказано в главе о спонтанности агрессии, – будучи в лагере для военнопленных, несмотря на тяжелейшую полярную болезнь, не ударил своего друга, а расплющил пустую жестянку из-под карбида, – это произошло наверняка лишь потому, что я знал симптомы инстинктивных напряжений.</p>
    <p>А когда моя тетушка, описанная в 7-й главе, была так непоколебимо уверена в безграничной испорченности своих горничных, – она упорствовала в своем заблуждении лишь потому, что ничего не знала о физиологических процессах, о коих идет речь. Понимание причинных связей нашего собственного поведения может предоставить нашему разуму и морали действительную возможность властно проникнуть туда, где категорический императив, предоставленный самому себе, безнадежно рушится.</p>
    <p>Переориентирование агрессии – это самый простой и самый надежный способ обезвредить ее. Она довольствуется эрзац-объектами легче, чем большинство других инстинктов, и находит в них полное удовлетворение. Уже древние греки знали понятие катарсиса, очищающей разрядки; а психоаналитики прекрасно знают, какая масса похвальнейших поступков получает стимулы из «сублимированной» агрессии и приносит добавочную пользу за счет ее уменьшения. Разумеется, сублимация – это отнюдь не только простое переориентирование. Есть существенная разница между человеком, который бьет кулаком по столу вместо физиономии собеседника, – и другим, который гнев, не израсходованный на своего начальника, переплавляет в воодушевляющие боевые статьи, призывающие к благороднейшим целям.</p>
    <p>Особой ритуализованной формой борьбы, развившейся в культурной жизни людей, является спорт. Как и филогенетически возникшие турнирные бои, он предотвращает социально вредные проявления агрессии и одновременно поддерживает в состоянии готовности ее функцию сохранения вида. Однако кроме того, эта культурно-ритуализованная форма борьбы выполняет задачу, важность которой не с чем сравнить: она учит людей сознательному контролю, ответственной власти над своими инстинктивными боевыми реакциями. Рыцарственность спорта, которая сохраняется даже при сильных раздражениях, вызывающих агрессию, является важным культурным достижением человечества.</p>
    <p>Кроме того, спорт благотворен в том смысле, что создает возможности поистине воодушевленного соперничества между над-индивидуальными сообществами. Он не только открывает замечательный клапан для накопившейся агрессии в ее более грубых, более индивидуальных и эгоистических проявлениях, но и позволяет полностью проявиться и израсходоваться ее более специализированной, сугубо коллективной форме. Борьба за иерархическое положение внутри группы, общий и трудный бой за вдохновляющую цель, мужественное преодоление серьезных опасностей, не считающаяся с собственной жизнью взаимопомощь и т. д. – это поведенческие акты, которые в предыстории человечества имели высокую селективную ценность. Под уже описанным воздействием внутривидового отбора их ценность постоянно возрастала; и до самого последнего времени это опасным образом вело к тому, что многие доблестные, но простодушные люди вовсе не считали войну чем-то, достойным отвращения. Поэтому великое счастье, что все эти склонности находят полное удовлетворение в тяжелых видах спорта, как альпинизм, подводный спорт и т. п. Поиски большего, максимально международного и максимально опасного соперничества являются, по мнению Эрика фон Хольста, главным мотивом космических полетов, которые именно поэтому привлекают такой огромный общественный интерес. Пусть бы так было и впредь!</p>
    <p>Такое соперничество между нациями благотворно не только потому, что дает возможность разрядки национальному воодушевлению; оно имеет еще два следствия, уменьшающие опасность войны. Во-первых, оно создает личное знакомство между людьми разных наций и партий; а во-вторых – объединяет людей тем, что они (в остальном имеющие очень мало общего) воодушевляются одним и тем же идеалом. Эти две мощные силы противостоят агрессии, и нам необходимо остановиться на том, каким образом они осуществляют свое благотворное влияние и каким способом их можно активизировать.</p>
    <p>Из главы «Союз» мы уже знаем, что личное знакомство – это не только предпосылка сложных механизмов, тормозящих агрессию; оно уже само по себе способствует притуплению агрессивных побуждений. Анонимность значительно облегчает прорывы агрессивности. Наивный человек испытывает чрезвычайно пылкие чувства злобы, ярости по отношению к «этим Иванам», «этим фрицам», «этим жидам», «этим макаронникам»… – т. е. к соседним народам, клички которых по возможности комбинируются с приставкой «гады —. Такой человек может бушевать против них у себя за столом, но ему и в голову не придет даже простая невежливость, если он оказывается лицом к лицу с представителем ненавистной национальности. Разумеется, демагог прекрасно знает о тормозящем агрессивность действии личного знакомства и потому последовательно стремится предотвратить любые контакты между отдельными людьми тех сообществ, в которых хочет сохранить настоящую взаимную вражду. И стратеги знают, насколько опасно любое «братание» между окопами для боевого духа солдат.</p>
    <p>Я уже говорил, насколько высоко оцениваю практические знания демагогов в отношении инстинктивного поведения людей. И не могу предложить ничего лучшего, как перенять испытанные ими методы и использовать их для достижения наших целей. Если дружба между индивидами враждебных наций так пагубна для национальной вражды, как это предполагают демагоги, – очевидно, не без веских оснований, – значит, мы должны делать все, чтобы содействовать индивидуальной дружбе. Ни один человек не может ненавидеть народ, среди которого у него есть друзья.</p>
    <p>Нескольких «выборочных проб» такого рода бывает достаточно, чтобы возбудить справедливое недоверие к тем абстракциям, которые обычно сочиняются о якобы типичных – и, разумеется, достойных ненависти – национальных особенностях «этих» русских, немцев или англичан.</p>
    <p>Насколько я знаю, мой друг Вальтер Роберт Корти был первым, кто предпринял серьезную попытку затормозить межнациональную агрессию с помощью интернациональной дружбы. Он собрал в своем знаменитом детском селе в Трогене, в Швейцарии, молодежь всех нацональностей, какие только смог отыскать, и объединил ребят совместной жизнью. Вот бы ему последователей с большим размахом!</p>
    <p>Третья мера, за которую можно и должно браться сразу же, чтобы предотвратить пагубные проявления одного из благороднейших человеческих инстинктов, – это разумное и критическое овладение реакцией воодушевления, о которой мы говорили в предыдущей главе. И здесь тоже нам незачем стесняться использовать опыт традиционной демагогии; то, что служило военному психозу, мы обратим на дело добра и мира. Как мы уже знаем, в раздражающей ситуации, вызывающей воодушевление, присутствуют три независимых друг от друга переменных фактора. Первый – нечто, в чем видят ценность и что надо защищать; второй – враг, который этой ценности угрожает; и третий – среда сообщников, с которой человек чувствует себя заодно, когда поднимается на защиту угрожаемой ценности. К этому может добавиться и какой-нибудь «вождь», призывающий к «священной» борьбе, но этот фактор менее важен.</p>
    <p>Мы говорили уже и о том, что эти роли в драме могут разыгрываться самыми различными фигурами; конкретными или абстрактными, одушевленными или нет. Как и у многих других инстинктивных реакций, прорывы воодушевления подчиняются так называемому правилу суммирования раздражении. Оно гласит, что действие различных провоцирующих раздражении складывается так что слабость или даже отсутствие одного может быть компенсировано усиленным действием другого. Из этого следует, что подлинное воодушевление возможно и только ради чего-то ценного; враждебность против действительного или выдуманного противника не необходима.</p>
    <p>Функция воодушевления во многих отношениях сходна с функцией триумфального крика у серых гусей и аналогично возникших реакций, которые состоят из проявлений сильных социальных связей с товарищами и агрессии по отношению к врагам. Я говорил в 11-й главе, что в случаях наименьшей специализированности этого инстинктивного поведения – скажем, у цихлид, у пеганок – фигура врага еще необходима; но на более высокой ступени развития – как у серых гусей – она уже не нужна, чтобы сохранять взаимную принадлежность и взаимодействие друзей. Я хотел бы думать и надеяться, что реакция воодушевления у людей уже достигла такой же независимости от исходной агрессии, или по крайней мере собирается это сделать.</p>
    <p>Однако сегодня пугало врага еще является очень сильным средством демагогов для создания единства и воодушевляющего чувства принадлежности; воинствующие религии все еще имеют наибольший политический успех.</p>
    <p>Потому – это отнюдь не легкая задача: нужно возбудить столь же сильное воодушевление массы людей ради мирного идеала, без помощи пугала, как это удается поджигателям, у которых пугало есть.</p>
    <p>Очевидная на первый взгляд идея – использовать пугалом дьявола и попросту натравить людей на «Зло» – оказалась бы сомнительной даже с людьми, высокоразвитыми духовно. Ведь зло – по определению – это нечто, несущее угрозу добру, т. е. чему-то такому, что ощущается ценностью. Но поскольку для ученого наивысшую ценность представляет познание, он видит наихудшее из всех зол во всем, что препятствует расширению познания. Поэтому мне лично злой шепот агрессивного инстинкта рекомендовал бы видеть воплощение враждебного начала в пренебрежении к естественно-научному исследованию, особенно у противников эволюционной теории. И если бы я ничего не знал о физиологии воодушевления – не знал бы, что оно «требует своего» как рефлекс, – я мог бы начать религиозную войну со своими оппонентами. Так что какая бы то ни было персонификация зла недопустима. Однако и без нее воодушевление, объединяющее отдельные группы, может повести к вражде между ними – в том случае, если каждая из них выступает за свой, четко очерченный идеал и только с ним себя идентифицирует (я употребляю здесь это слово в обычном, не психоаналитическом смысле). Я. Холло с полным основанием указывал, что в наше время национальные идентификации очень опасны именно потому, что имеют такие четкие границы. Человек может чувствовать себя «настоящим американцем» в противоположность «русскому» – и наоборот. Если человеку знакомо множество ценностей и, воодушевляясь ими, он чувствует себя заодно со всеми людьми, которых так же, как и его, воодушевляет музыка, поэзия, красота природы, наука и многое другое, – он может реагировать незаторможенной боевой реакцией только на тех, кто не принимает участия ни в одной из этих групп. Значит, нужно увеличивать количество таких возможностей идентификации, а для этого есть только один путь – улучшение общего образования молодежи. Исполненное любви отношение к человеческим ценностям невозможно без обучения и воспитания в школе и в родительском доме. Только они делают человека человеком, и не без оснований определенный вид образования называется гуманитарным: спасение могут принести ценности, которые кажутся далекими от борьбы и от политики как небо от земли.</p>
    <p>При этом не необходимо, может быть даже и нежелательно, чтобы люди разных обществ, наций и партий воспитывались в стремлении к одним и тем же идеалам. Даже незначительное совпадение взглядов на то, что именно является вдохновляющими ценностями, достойными защиты, может уменьшить национальную вражду и принести согласие.</p>
    <p>Эти ценности в отдельных случаях могут быть весьма специфическими. Я, например, уверен, что те люди по обе стороны великого занавеса, которые посвятили свою жизнь великому делу покорения космоса, испытывают друг к другу лишь глубочайшее уважение. Здесь каждая из сторон, конечно же, согласится, что и другая борется за подлинные ценности. В этом плане космические полеты приносят великую пользу.</p>
    <p>Существуют однако два дела – еще более значительных и в подлинном смысле общечеловеческих, – которые объединяют прежде разобщенные или даже враждебные партии или народы общим воодушевлением ради одних и тех же целей. Это – искусство и наука. Ценность их неоспорима; и даже самые отчаянные демагоги ни разу еще не посмели объявить никчемным или «выродившимся» все искусство тех партий или народов, против которых они натравливали своих адептов. Кроме того, музыка и изобразительное искусство не знают языковых барьеров – и уже потому призваны говорить людям с одной стороны занавеса, что служители добра и красоты живут и по другую его сторону. И как раз для выполнения этой задачи искусство должно оставаться аполитичным. Вполне оправданно безграничное отвращение, которое вызывает у нас тенденциозное искусство, подчиненное политике.</p>
    <p>Наука, так же как и искусство, представляет собой неоспоримую и самостоятельную ценность, независимую от партийной принадлежности тех людей, которые ею занимаются. В отличие от искусства, она не является непосредственно общедоступной и поэтому поначалу может связывать мостами общего воодушевления лишь нескольких человек; но зато их – очень прочно. Об относительной ценности произведений искусства можно иметь разные мнения, хотя и здесь подлинные ценности отличимы от ложных. В естественных науках эти слова имеют более узкий смысл: здесь подлинность или ложность высказывания определяются не мнением отдельных личностей, а результатами дальнейших исследований.</p>
    <p>На первый взгляд кажется безнадежным воодушевить широкие массы современных людей абстрактной ценностью научной истины. Кажется, что это понятие слишком далеко от жизни, слишком бескровно, чтобы успешно конкурировать с той бутафорией воображаемой угрозы собственному сообществу и воображаемого врага, которая всегда была в руках изощренных демагогов удобным ключом для высвобождения массового энтузиазма. Однако при ближайшем рассмотрении можно усомниться в этой пессимистической мысли. В противоположность той бутафории, истина – не фикция. Наука – это ведь не что иное, как применение здравого человеческого разума; и далекой от жизни ее никак не назовешь. Гораздо легче говорить правду, чем ткать паутину лжи, которая бы не разоблачила себя своей противоречивостью. «Ведь правда, разум, здравый смысл – видны без всяких ухищрений».</p>
    <p>Больше любых других достижений культуры научная истина является коллективной собственностью всего человечества. Она является таковой потому, что не создана человеческим мозгом, как искусство или философия (хотя философия – это тоже «поэзия», в высочайшем и благороднейшем смысле греческого слова поiеГ’у, «творить, создавать»). Научная истина – это нечто такое, что человеческий мозг не сотворил, но отвоевал у окружающей внесубъективной действительности. Поскольку эта действительность для всех людей одна и та же, то и в научных исследованиях – со всех сторон любых политических занавесов – всегда, с надежным соответствием, обнаруживается одно и то же. Если исследователь хоть чуточку сфальсифицирует результаты в плане своих политических убеждений, – это может быть сделано бессознательно и с совершенно чистой совестью, – действительность скажет на это «нет»: попытка практического применения таких результатов будет безуспешна. На Востоке, например, одно время существовала школа, которая развивала учение о наследственности, утверждавшее наследование приобретенных признаков. Это делалось явно из политических соображений – можно только надеяться, что бессознательно, – и все, кто верил в единство научной истины, были весьма встревожены. Теперь о том утверждении больше не вспоминают, мнения генетиков всего мира снова совпали. Это, конечно же, всего лишь маленькая победа, частичная; но это победа истины – и потому основание для высокого воодушевления.</p>
    <p>Многие жалуются на рассудочность нашего времени, на глубокий скепсис нашей молодежи. Но я надеюсь, даже убежден, что это – результат здоровой самозащиты от искусственных идеалов, от воодушевляющей бутафории, в сети которой так прочно попадали люди, особенно молодые, в недавнем прошлом. Я полагаю, что как раз эту рассудочность и следует использовать для пропаганды таких истин, которые, столкнувшись с недоверием, могут быть доказаны числом. Перед ним вынужден капитулировать любой скепсис. Наука – не мистерия и не черная магия, методика ее усвоения проста. Я полагаю, именно рассудочных скептиков можно воодушевить доказуемой истиной и всем тем, что она с собой несет.</p>
    <p>Совершенно определенно, что человек может воодушевиться абстрактной истиной; но все-таки она остается суховатым, скучноватым идеалом, и потому хорошо, что для ее защиты можно привлечь другой поведенческий акт человека – антагонистичный скуке смех. Он во многом подобен воодушевлению: и в своих особенностях, свойственных инстинктивному поведению, и в своем эволюционном происхождении от агрессии, но главное – в своей социальной функции. Как воодушевление во имя одного и того же идеала, так и смех по одному и тому же поводу создает чувство братской общности. Способность смеяться вместе – это не только предпосылка настоящей дружбы, но почти уже первый шаг к ее возникновению. Как мы знаем из главы «Привычка, церемония и волшебство», смех, вероятно, возник путем ритуализации из переориентированного угрожающего жеста, в точности как триумфальный крик гусей. Так же как триумфальный крик и воодушевление, смех не только создает общность его участников, но и направляет их агрессивность против постороннего. Если человек не может смеяться вместе с остальными, он чувствует себя исключенным, даже если смех вовсе не направлен против него самого или вообще против чего бы то ни было. Если кого-то высмеивают, здесь еще более отчетливо выступают как агрессивная составляющая смеха, так и его аналогия с определенной формой триумфального крика.</p>
    <p>Но, однако, смех – это сугубо человеческий акт еще в большей степени, чем воодушевление. И формально и функционально он поднялся выше над угрожающей мимикой, которая еще содержится в обоих этих поведенческих актах. В противоположность воодушевлению, даже при наивысшей интенсивности смеха не возникает опасность, что исходная агрессия прорвется и поведет к нападению. Собаки, которые лают, иногда все-таки кусаются; но люди, которые смеются, не стреляют никогда! И хотя моторика смеха более спонтанна и инстинктивна, чем моторика воодушевления, – но вызывающие его механизмы более избирательны и лучше контролируются человеческим разумом. Смех не лишает критических способностей.</p>
    <p>Несмотря на все эти качества, смех – это серьезное оружие, которое может причинить много вреда, если незаслуженно бьет беззащитного. (Высмеивать ребенка – преступление.) И все же надежный контроль разума позволяет обращаться с хохотом так, как с воодушевлением было бы крайне опасно: оно слишком по-звериному серьезно. А смех можно сознательно и целенаправленно обратить против врага. Этот враг – совершенно определенная форма лжи. В этом мире мало вещей, которые могут считаться заслуживающим уничтожения злом так определенно, как фикция какого-нибудь «дела», искусственно созданного, чтобы вызывать почитание и воодушевление, – и мало таких, которые настолько смешны при их внезапном разоблачении. Когда искусственный пафос вдруг сваливается с присвоенных котурнов, когда пузырь чванства с треском лопается от укола юмора, – мы вправе безраздельно отдаться освобождающему хохоту, который прекрасно вызывается такой внезапной разрядкой.</p>
    <p>Это одно из немногих инстинктивных действий человека, которое безоговорочно одобряется категорическим самовопросом.</p>
    <p>Католический философ и писатель Г. К. Честертон высказал поразительную мысль, что религия будущего будет в значительной степени основана на более высокоразвитом, тонком юморе. Это, может быть, несколько преувеличено, но я полагаю – позволю парадокс и себе, – что сегодня мы еще относимся к юмору недостаточно серьезно. Я полагаю, что он является благотворной силой, оказывающей мощную товарищескую поддержку ответственной морали – которая очень перегружена в наше время – и что эта сила находится в процессе не только культурного развития, но и эволюционного роста.</p>
    <p>От изложения того, что я знаю, я постепенно перешел к описанию того, что считаю очень вероятным, и, наконец, – на последних страницах, – к исповеданию того, во что верю. Это позволено и ученому – верить.</p>
    <cite>
     <p>Коротко, я верю в победу Истины. Я верю, что знание природы и ее законов будет все больше и больше служить общему благу людей; более того, я убежден, что уже сегодня такое знание ведет к этому. Я верю, что возрастающее знание даст человеку подлинные идеалы, а в равной степени возрастающая сила юмора поможет ему высмеять ложные. Я верю, что они вместе уже сейчас способны направить отбор в желательном направлении.</p>
    </cite>
    <p>Многие людские качества, которые от палеолита и до самого недавнего прошлого считались высочайшими добродетелями, многие девизы типа «права иль нет – моя страна», которые совсем недавно действовали в высшей степени воодушевляюще, сегодня уже кажутся мыслящим людям опасными; а тем, кто наделен чувством юмора, – попросту комичными. Это должно действовать благотворно! Если у индейцев-юта, этого несчастнейшего из всех народов, принудительный отбор в течение немногих столетий привел к пагубной гипертрофии агрессивного инстинкта, то можно – не будучи чрезмерным оптимистом – надеяться, что у культурных людей под влиянием нового вида отбора этот инстинкт будет ослаблен до приемлемой степени.</p>
    <p>Я вовсе не думаю, что Великие Конструкторы эволюции решат проблему человечества таким образом, чтобы полностью ликвидировать его внутривидовую агрессию.</p>
    <p>Это совершенно не соответствовало бы их проверенным методам. Если какой-то инстинкт начинает в некоторых, вновь возникших условиях причинять вред – он никогда не устраняется целиком; это означало бы отказ и от всех его необходимых функций. Вместо того всегда создается какой-то тормозящий механизм, который – будучи приспособлен к новой ситуации – предотвращает вредные проявления этого инстинкта. Поскольку в процессе эволюции многих существ агрессия должна была быть заморожена, чтобы дать возможность мирного взаимодействия двух или многих индивидов, – возникли узы личной любви и дружбы, на которых построены и наши, человеческие общественные отношения. Вновь возникшие сегодня условия жизни человечества категорически требуют появления такого тормозящего механизма, который запрещал бы проявления агрессии не только по отношению к нашим личным друзьям, но и по отношению ко всем людям вообще. Из этого вытекает само собой разумеющееся, словно у самой Природы заимствованное требование – любить всех братьев-людей, без оглядки на личности. Это требование не ново, разумом мы понимаем его необходимость, чувством мы воспринимаем его возвышенную красоту, – но так уж мы устроены, что выполнить его не можем. Истинные, теплые чувства любви и дружбы мы в состоянии испытывать лишь к отдельным людям; и самые благие наши намерения ничего здесь не могут изменить.</p>
    <p>Но Великие Конструкторы – могут. Я верю, что они это сделают, ибо верю в силу человеческого разума, верю в силу отбора – и верю, что разум приведет в движение разумный отбор. Я верю, что наши потомки – не в таком уж далеком будущем – станут способны выполнять это величайшее и прекраснейшее требование подлинной Человечности.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Леонард Берковиц</p>
    <p>Агрессия: причины, последствия и контроль</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Об авторе</p>
    </title>
    <p>Леонард Берковиц, профессор психологии университета Висконсин-Мэдисон, рос и учился в Нью-Йорке. Докторскую степень получил в 1951 году в Мичиганском университете, после службы в воздушных силах Соединенных Штатов Америки. С 1955 года преподает в университете Висконсии-Мэдисон, в то же время принимая участие в деятельности Стэнфордского, Оксфордского, Корнеллского, Кембриджского университетов, Центра продвинутого курса изучения бихевиоральных наук, а также университетов Западной Австралии и Мангейма. Профессор Берковиц был одним из инициаторов экспериментальных исследований проявления альтруизма и содействия, но начиная с 1957 года он практически всецело посвятил себя изучению влияния ситуации на агрессивное поведение, прибегая при этом не только к лабораторным экспериментам, но и к полевым интервью с людьми, совершившими насильственные преступления в США и Англии.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Предисловие</p>
    </title>
    <p>Я писал эту книгу, надеясь внести хотя бы скромный вклад в решение одной из серьезнейших проблем современности – проблемы человеческой агрессии. Насилие подтачивает здание нашего общества. Когда родители избивают своих детей, они ослабляют узы уважения и любви, необходимые как в семье, так и для обеспечения социального порядка в целом. Хулиганские действия и преступления на улицах наших городов подрывают доверие граждан к правительству и простых людей друг к другу, доверие, которое так необходимо для социальной гармонии и эффективного сотрудничества в решении общих проблем. Атакуя окружающих да еще и поощряя друг друга к подобному поведению, люди бесчисленными способами делают наш мир более сложным, опасным и доставляющим всевозможные неприятности. Но я надеюсь и верю, что общество будет в силах уменьшить уровень агрессии, если оно лучше поймет основные причины этого деструктивного поведения, условия, которые повышают шансы на то, что одни люди будут атаковать других людей, и наиболее эффективные способы снижения вероятности агрессивного поведения..</p>
    <p>Эта книга создана для того, чтобы способствовать такому пониманию, однако она не охватывает все множество факторов, влияющих на агрессию. Мое внимание прежде всего было обращено на внутренние психологические процессы, способствующие агрессивному поведению или ограничивающие его, и на условия в прошлом и настоящем, которые делают агрессивные действия эмоционально возбужденного человека более или менее вероятными.</p>
    <p>В книге ничего не говорится о неврологических биохимических механизмах, включенных в реализацию агрессивных действий, И лишь вкратце обсуждается роль гормонов, при том, что, разумеется, я не отрицаю огромное значение биологических влияний. Кроме того, я не рассматриваю психиатрические трактовки наиболее крайних форм насилия, таких, как серийные убийства, хотя в главе, посвященной личностям, склонным к насилию, затрагиваются вопросы, связанные с повелением диагносцированных психопатов. При этом анализируется влияние ряда таких факторов, обычно выделяемых социологами, как бедность, культурные нормы и ценности, по опять-таки не столь обстоятельно, как этого хотелось бы некоторым критикам. Главное внимание в книге сосредоточено на социальной психологии агрессии и насилия.</p>
    <p>В соответствии со сложившейся в современной социальной психологии традицией, ядром большинства глав являются научные данные, полученные в экспериментальных исследованиях, и я часто подкрепляю свои аргументы ссылками на результаты лабораторных экспериментов. Разумеется, это не означает, что я пренебрегаю результатами полевых исследований и наблюдениями из повседневной жизни или что я считаю экспериментальное исследование всегда более предпочтительным по сравнению с другими методами исследования, применяемыми в социальных пауках. В других работах я уже отмечал, что лабораторные исследования лучше всего использовать для определенных целей, а именно для проверки конкретных каузальных гипотез. Вполне очевидно также, что из этических и практических соображений хорошо контролируемые эксперименты не могут быть проведены при исследованиях многих важных вопросов, например, могут ли экономические трудности способствовать усилению агрессивных тенденций, или повышает ли систематическое жесткое обращение родителей со своим ребенком вероятность того, что из него получится личность, склонная к насильственным действиям. Лишь полевые исследования в естественных условиях могут дать ответы на подобные вопросы, и в книге рассматривается значительное число таких исследований, проведенных «в реальном мире». Тем не менее для проверки многих идей относительно человеческой агрессии могут быть проведены эксперименты. Как я постараюсь продемонстрировать, для нас важно, например, выяснить, будут ли люди, находясь в крайне неприятных атмосферных условиях, проявлять большую агрессивность сравнительно с теми ситуациями, когда они находятся в более комфортных условиях, и будет ли агрессивное поведение других людей повышать вероятность того, что наблюдающие такое поведение сами станут агрессивными. В подобных случаях только эксперимент дает нам возможность определить, действительно ли именно данный фактор (например, физически неприятные условия), а не другие возможные влияния, обусловил вероятность данного результата (т. е. вызвал более сильную агрессию). Никто не возьмется утверждать, что результаты любого отдельного исследования всегда будут однозначными. Но если данные ряда сходных экспериментальных исследований взаимно согласуются, то мы все же можем полагаться на относительную валидность полученных результатов, и поэтому я стремился, насколько это было возможно, обсуждать эксперименты, результаты которых подтверждаются другими аналогичными данными.</p>
    <p>Следует уточнить, что в данной книге не ставится цель дать всеобъемлющий обзор многочисленных экспериментальных исследований и наблюдений в естественных условиях, проводившихся в тех областях, о которых я писал. Я расцениваю настоящий труд скорее как общее введение в исследование и теорию человеческой агрессии, а не как технический и научный обзор соответствующей литературы, и для конкретного анализа мною были отобраны лишь некоторые из релевантных тематике книги исследований, на мой взгляд, наилучших. Я не утверждаю, что любое из приведенных в этой книге исследований является последним словом науки и что на поставленные в них вопросы были получены окончательные ответы. Однако они обеспечивают достаточно надежный фундамент для предлагаемых мной аргументаций и теоретических трактовок. Читатели, желающие узнать о других исследованиях данной тематики, могут найти в тексте ссылки на обсуждаемые мной работы.</p>
    <p>Наконец, необходимо сделать еще одно замечание. Многие из обсуждаемых в этой книге вопросов имеют достаточно спорный характер, а некоторым из них присущ политический и идеологический оттенок. У читателя, таким образом, может возникнуть искушение расценить занимаемую мной в этой книге позицию с точки зрения идеологии, посчитав меня, скажем, либералом или консерватором, и затем критиковать мою аргументацию как политически пристрастную. Хотя я довольно строго придерживаюсь определенных социальных и политических взглядов и не могу считать себя свободным от идеологических пристрастий, я хотел бы подчеркнуть, что выражаемые мной взгляды и выводы довольно широко отражают разнообразие социополитического спектра. Как и многие консерваторы, я полагаю, что существенная часть насильственных преступлений обусловливается, помимо прочего, также и неадекватными личными ограничениями, и что обществу необходимы более эффективные механизмы социального контроля, если оно стремится понизить уровень насильственной агрессии. С другой стороны, я считаю минимальной ту пользу, которую в конечном счете получит американское общество, применяя высшую меру наказания с целью уменьшения числа убийств. Кроме того, я убежден, что стрессы и психические напряжения, порождаемые бедностью, существенно способствуют развитию и утверждению агрессивных наклонностей. Имеющиеся эмпирические данные определяют такое смешение позиций. Социополитические убеждения и ценности могли в какой-то степени повлиять на формирование тех или иных конкретных взглядов, но занимаемые мной позиции в значительной мере отражают научные данные, полученные в эмпирических исследованиях. Социальная политика, связанная с задачами контроля и снижения уровня насилия, должна в максимально возможной степени основываться на научных данных, и при работе над своей книгой я стремился использовать самые лучшие из известных мне исследований по данной проблематике.</p>
    <p>Эту книгу я рассматриваю со своей стороны как попытку сотрудничества. Ее написание просто было бы невозможным без энтузиазма, мастерства и научных озарений множества замечательных исследователей, таких, как А. Бандура, Р. Бэрон, Э. Доннерстейн, Л. Эрон, Д. Фаррингтон, Р. Гин и Д. Зилманн, которые стремились познать причины и последствия человеческой агрессии, и я рад выразить им свою признательность. Я хочу также поблагодарить Р. Аркина, университет Миссури, Колумбия; А. Каспи, университет Висконсин, Мэдисон; Л. Айрона, университет Иллинойс, Чикаго; Р. Фелдмана, университет Массачусетса, Амхерст; Р. Джонсона, Рамапо-колледж; Ж.-Ф. Лейенса, университет Лювайн, Бельгия; Н. Маламута, университет Калифорнии, Лос-Анджелес; К. Мура, университет Висконсин, Мэдисон; Д. Майерса, университет Алабамы, Тускалооса; С. Прентис-Данна, Хоул-колледж; Д. Сэнна, университет Клемсона, Солт-Лейк-Сити, и Ч. Тернера, университет Юта, которые прочитали и прокомментировали отдельные главы книги; моих студентов и коллег по экспериментальной социальной психологии в Висконсине и других научных центрах, которые многому научили меня в понимании различных граней человеческого поведения; моих редакторов К. Роджерса и Ф. Зимбардо за их поддержку и мудрые рекомендации. И особенно я благодарен моей жене Норме за ее советы, за постоянную помощь в продолжавшейся несколько лет работе над книгой и еще за многое другое, о чем, я надеюсь, она знает.</p>
    <p><emphasis>Леонард Берковиц</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 1</p>
     <p>Проблема агрессии</p>
    </title>
    <p>Пожалуй, не найдется ни одного человека, который не осознавал бы, насколько в нашем обществе распространено насилие. Почти каждый день в сводках новостей сообщается о том, что кого-то застрелили, удушили, зарезали, о происходящих в мире войнах и убийствах. Не так давно в нашей местной газет было написано, как молодая женщина ворвалась в школу и открыла по учащимся стрельбу – несколько детей ранено, один убит; другое сообщение: в пригороде Нью-Йорка разгневанный отец убил судью, который выступал на процессе против его дочери; жители Милуоки потрясены убийством двух женщин.</p>
    <p>По всему миру, во всех слоях общества мы видим насилие. Тут и кровавые столкновения между бандами в беднейших районах Лос-Анджелеса, и перестрелки в Детройте и Майами, и ограбления в нью-йоркском Центральном парке, и взрывы бомб в Северной Ирландии, и убийство премьер-министра в Стокгольме. Пресса наполнена сводками о сражениях между христианами и мусульманами в опустошенном Бейруте, о евреях, воюющих с палестинцами на оккупированных территориях, о гражданских войнах, то и дело вспыхивающих в Африке. Акты насилия, с виду беспричинные, происходят почти повсюду, снова и снова, день за днем и неделя за неделей.</p>
    <p>Это приметы лишь крайних случаев агрессии. А знаете ли вы, как много американских мужей и жен дерутся друг с другом и сколько родителей избивают своих детей? Лет пятнадцать назад социологи Мюррей Страус, Ричард Джеллес и Сьюзен Стейнметц попытались определить частоту насилия в американских семьях, интервьюируя супружеские пары. Помимо прочего, исследователи расспрашивали этих мужчин и женщин о конфликтах, которые возникают в их семьях, и о том, каким образом они разрешаются. Полученные данные могут вас удивить.</p>
    <cite>
     <p>«Отправьтесь на любую улицу любого американского города. По меньшей мере в одной из шести семей постоянно вспыхивают скандалы, во время которых супруги наносят друг другу удары. В каждых трех из пяти семей родители то и дело бьют своих детей. В каждом втором доме в Америке по меньшей мере раз в год совершаются насильственные действия» (Straus, Gelles &amp; Steinmetz, 1980, p. 3).</p>
    </cite>
    <p>Эти факты вызывают в обществе беспокойство не только из-за страданий, причиняемых агрессией. Довольно часто оказывается, что распространение насилия трудно предотвратить. Страус, Джеллес и Стейнметц выявили следующую закономерность: любой отдельный акт агрессии может продуцировать агрессию в дальнейшем. По их наблюдениям, чем чаще родители дерутся друг с другом, тем больше вероятность, что один из них или оба бьют своих детей. Кроме того, многие агрессивные родители передают свою агрессивность и детям. Это неудивительно: ведь то, как дети воспитываются и какой опыт переживаний они получают в семье, конечно же, влияет па их склонность к насилию.</p>
    <p>Однако не всякая агрессия обусловлена дефектами в воспитании. Насилие возникает но множеству причин и может проявляться в самых разнообразных действиях. Некоторые исследователи полагают, что растущая в нашем обществе готовность прибегать к агрессии, скорее всего, связана с увеличивающимся числом людей, считающих себя вправе мстить тем, кто, по их мнению, поступил с ними несправедливо. Гневные реакции выражаются как в грубости и словесных оскорблениях, так и в росте количества преступлений, связанных с насилием, и массовых убийств. Другие авторы часть вины за широкое распространение агрессии относят на счет переизбытка сцен насилия, демонстрируемых с кино– и телеэкранов. Действительно, на зрителей с неиссякаемым изобилием буквально выплескиваются потоки сцен, связанных с драками и убийствами. Согласно статистическим данным, средний американец к восемнадцати годам уже имеет возможность только по телевизору наблюдать 32 тысячи убийств и 40 тысяч попыток убийства. Было подсчитано, что в середине 80-х годов больше половины главных персонажей телефильмов подвергались угрозе физического насилия в среднем от пяти до шести раз в течение часа. Может ли все это не повлиять на телезрителя?</p>
    <p>Некоторые критики доказывают, что телевидение рисует нереалистическую картину американского общества. Преступления на телеэкранах значительно более жестоки и агрессивны, чем в реальном мире, и у телезрителя может сформироваться представление о жизни в современном обществе как о более опасной и брутальной по сравнению с действительностью. Если некоторые люди заимствуют с телеэкранов такое ложное представление о жизни, не повлияет ли это на то, как они будут обращаться с другими людьми? Телевидение представляет опасность не только в этом плане. Что можно сказать о бедности и возрастающей разнице между уровнями жизни богатых и бедных? Несомненно, есть немало людей, которых возмущает, что они не имеют возможности радоваться тем вещам, которые другие имеют, никак этого не заслужив.</p>
    <p>Мы можем долго продолжать перечень возможных причин агрессии. Насилие возникает разными путями, и многие из них будут исследованы в этой книге. Кроме того, мы рассмотрим, что может быть сделано для того, чтобы уменьшить уровень агрессивности в нашем обществе. Возможно ли уменьшить вероятность того, что люди, которым не дали достичь их целей, будут атаковать окружающих? Можно ли научить родителей и детей разрешать их проблемы, не прибегая к насилию?</p>
    <p>Некоторые исследователи больше обращают внимание на внешние причины агрессии, утверждая, что общество должно снижать уровень фрустрации своих членов и уменьшать количество сцен насилия, изображаемых в кино и на телевидении. Другие делают акцент на внутренние источники агрессии, утверждая, что сдерживаемый человеком агрессивный драйв может разрядиться через воображаемые действия или даже посредством спортивных состязаний или других форм соревнования. Третьи, наконец, отдают предпочтение контролю внутреннего побуждения к насилию с помощью лекарственных препаратов, в то время как многие психологи и психотерапевты настаивают на использовании техник поведенческого тренинга или оказании людям помощи в осознании подавленных чувств возмущения, обиды, негодования.</p>
    <p>С другой стороны, всегда находится немало пессимистов, которые утверждают, что нельзя возлагать больших надежд на какие бы то ни было программы улучшения существующего положения дел, так как люди появляются на свет с врожденной склонностью к ненависти и насилию.</p>
    <p>Я писал эту книгу с надеждой, что знание человеческой психологии может способствовать снижению агрессии. Если бы мы больше знали о том, что побуждает людей к агрессивным действиям, какие факторы облегчают (или затрудняют) намеренное причинение ущерба другим людям и какими бывают последствия агрессии для агрессора и для его жертвы, мы смогли бы многое сделать для того, чтобы наше обращение друг с другом стало более гуманным.</p>
    <subtitle><emphasis>Что такое агрессия? Слишком много значений</emphasis></subtitle>
    <p>Первый шаг, который нужно сделать, чтобы понять сущность агрессии, состоит в том, чтобы найти ясную и точную формулировку этого термина.</p>
    <cite>
     <p>Вообще говоря, эта книга, как и многие другие ориентированные на исследование работы, определяет агрессию как любую форму поведения, которая нацелена на то, чтобы причинить кому-то физический или психологический ущерб.</p>
    </cite>
    <p>Хотя все больше и больше исследователей используют такое определение, оно не является общепринятым, и сегодня термин «агрессия» имеет много различных значений как в научных трудах, так и в обыденной речи. В результате мы не всегда можем быть уверены в том, что же имеется в виду, когда индивид характеризуется как «агрессивный» или действие определяется как «насильственное». Порою и словари оказываются не слишком полезными. В некоторых из них говорится, что слово «агрессия» обозначает насильственное нарушение прав другого лица и оскорбительные действия или обращение с другими людьми, равно как и дерзкое, ассертивное поведение. В этом определении представлены весьма разнообразные действия, но все они обозначаются словом «агрессия». Специалисты в области психического здоровья и исследователи поведения животных не более точны в определениях, чем подобные словари; используя термин «агрессия», они тоже имеют в виду несколько различных значений.</p>
    <subtitle><emphasis>Следуя значениям обыденной речи</emphasis></subtitle>
    <p>Иногда понятие агрессии использовалось в крайне широком значении. Так, например, многие психоаналитики постулируют наличие <emphasis>общего агрессивного драйва</emphasis>, который обусловливает широкий спектр поведенческих актов, многие из которых не являются по своей природе явно агрессивными. Как агрессия рассматривается не только немотивированное нападение на другого человека, но и стремление к независимости или энергичное отстаивание собственного мнения. Столь широкое понимание значения термина может создавать серьезные проблемы. Наряду с сомнительным допущением относительно существования общего драйва, который может проявляться через самые разнообразные действия, данная концепция испытывает существенное влияние слов из обиходного языка – момент немаловажный и заслуживающий специального комментария.</p>
    <p>Рассмотрим, например, книгу об агрессии, написанную для широкого читателя. Автор утверждает, что «не существует четкой границы между теми формами агрессии, о которых приходится сожалеть, и такими, которые необходимы для самосохранения». Для этого автора агрессия является не только намеренным стремлением причинить вред другому человеку, но и «основой интеллектуальных достижений, утверждения независимости и даже собственного достоинства, которое дает человеку возможность высоко держать голову, находясь среди других людей». А для доказательств существования <emphasis>общего агрессивного драйва</emphasis> автором используются главным образом примеры словоупотребления:</p>
    <cite>
     <p>«…слова, используемые нами для описания интеллектуальной деятельности, – это слова, относящиеся к агрессии. Мы атакуем проблемы или вгрызаемся в них. Мы овладеваем проблемой, борясь и преодолевая ее сложность» (Storr, 1968, p. X).</p>
    </cite>
    <p>Эта концепция агрессии настолько широка, что включает в себя вообще все, что обозначается в нашей культуре словом «агрессия». Поскольку ассертивность часто называется словом «агрессия» – как, например, когда мы говорим об «агрессивном продавце», который настойчиво и энергично старается продать товар, – понятие агрессии по такой логике должно включать и ассертивность вместе со всеми другими формами энергичного и решительного поведения. Более того, утверждается, что у всех этих разнообразных действий одна и та же мотивация. Действительно, весьма спорная гипотеза.</p>
    <subtitle><emphasis>Определение агрессии без учета мотивационных предпосылок</emphasis></subtitle>
    <p>Другой крайностью являются узкоспециальные определения агрессии, игнорирующие какие бы то ни было мотивационные предпосылки. Арнольд Басс предложил наиболее, быть может, известную из таких безмотивационных концепций (Buss, 1961). В то время когда Басс писал свою книгу (содержащую первый обзор новейших психологических исследований человеческой агрессии), он находился под влиянием предубеждений, которые бихевиористы питают против так называемых «менталистских» концепций. Поэтому Басс попытался определить агрессию дескриптивным способом, не используя субъективные идеи, такие, как «намерение». Басс указывал, что намерения было бы трудно оценить объективно; ведь, нападая на кого-либо, агрессоры нередко представляют свои цели ложным образом, и даже если они хотели бы оставаться верными истине, то могут оказаться не в состоянии определить, к чему же они стремились на самом деле. С этой точки зрения агрессия лучше всего определяется просто как «причинение вреда другому человеку».</p>
    <p>Подобное определение сразу же порождает очевидную проблему, невозможно отрицать, что «причинение вреда другому человеку» совсем неравнозначно умышленной попытке причинить кому-то вред.</p>
    <p>Пешеход, нечаянно толкнувший кого-то в потоке людей, конечно же, должен трактоваться иначе, чем школьный хулиган, намеренно обижающий других детей. А что мы скажем о тех случаях, когда человек намеренно причиняет страдание другим людям, чтобы помочь им, как, например, дантист или хирург?</p>
    <subtitle><emphasis>Агрессия как неправильное поведение</emphasis></subtitle>
    <p>Другой способ дать определение агрессии, игнорируя понятие намерения, состоит в том, чтобы описывать агрессивное поведение как нарушение социальных норм. Не только многие неспециалисты, но и профессиональные психологи нередко называют человека агрессивным, если он или она совершает действия, нарушающие принятые в данном обществе правила поведения. Разделяя эту позицию, выдающийся психолог Альберт Бандура отмечал, что многие из нас обозначают поведение как «агрессивное», когда оно противоречит социально одобряемой роли (Bandura, 1973). Человек, использующий нож для того, чтобы ограбить кого-то, явно нарушает социальные нормы. Любой из нас сказал бы, что такой владелец ножа агрессивен, в то время как хирург, оперирующий пациента, никоим образом не агрессор, ибо его действие составляет часть социально одобряемой деятельности. Ясно, что слово «агрессия» для большинства людей имеет негативные коннотации, и мы, как правило, не называем чьи-то действия агрессивными, если одобряем эго поведение. Но должны ли исследователи, изучающие агрессию на научной основе, определять ее как поведение, нарушающее социальные нормы и правила, лишь потому, что такая трактовка широко распространена?</p>
    <p>Следует прояснить два вопроса: во-первых, правомерно ли ограничивать понятия, используемые в социальных науках, значениями, присущими словам повседневного языка, и во-вторых, действительно ли полезно трактовать агрессию как действия, нарушающие социальные правила?</p>
    <subtitle><emphasis>Должны ли исследователи ограничиваться значениями повседневного смысла?</emphasis></subtitle>
    <p>Рассмотрим сначала первый вопрос. На мой взгляд, большинство исследователей согласны, что жесткая приверженность к повседневному языку может тормозить научную мысль. В то время как любая наука стремится разрабатывать термины, которые имеют ясные и специфические значения, обыденный язык часто бывает неопределенным и неточным. Слово «агрессия» в повседневной речи имеет много значений, и зачастую трудно понять, что подразумевается в том или ином конкретном случае. Что имеют в виду неспециалисты, характеризуя кого-то как «агрессивную» личность? Говорят ли они, что этот человек часто нарушает социальные нормы (и если это так, то какие нормы?), или же речь идет о том, что данный индивид часто демонстрирует свою ассертивность и независимость, или, наконец, то, что она или он проявляет злонамеренность и враждебность по отношению к другим людям? Помимо неправильного поведения, термин «агрессия» может обозначать и многие другие вещи, но мы не всегда уверены в том, какое именно значение вкладывает в это понятие человек, его употребляющий. Исследователи должны избегать неточности повседневного языка с тем, чтобы наши коллеги, студенты и широкая публика – а в конце концов и мы сами – могли иметь четкое представление о том, что же мы имеем в виду.</p>
    <subtitle><emphasis>Можно ли рассматривать агрессию только в качестве социально порицаемого явления?</emphasis></subtitle>
    <p>Второй вопрос тесно связан с первым. Независимо от того, пользуемся мы значениями повседневного языка или нет, стоит ли рассматривать агрессию как поведение, связанное с нарушением социальных правил? Мой ответ – «нет», ибо мы не всегда можем точно определить, какие именно правила и социальные нормы релевантны рассматриваемому действию.</p>
    <p>Предположим, человеку нанесли оскорбление. В состоянии ярости он бьет того, кто его оскорбил. Некоторые из наблюдателей, разумеется, не назовут этого человека агрессивным, ведь он был прав в своем желании отомстить или наказать обидчика. Немало найдется и таких, кто считает, что с точки зрения морали лучше «подставить другую щеку». Действие, рассматриваемое одними как нормальное и оправданное отмщение, другими расценивается как неоправданная агрессия. Примером может служить отношение к насилию, широко распространенному в американских семьях. Представители правопорядка и большинство медиков считают, что родители, бьющие своих детей, агрессивны. Однако, если вы спросите об этом самих родителей, многие из них, вероятно, скажут, что они вовсе не агрессивны, а только добиваются дисциплины от своенравных и непослушных подростков (Kadushin &amp; Martin, 1981). Такой же ответ дали бы мужья, которые бьют своих жен. На основе опроса состоящих в браке мужчин и женщин Страус, Джеллес и Стейнметц пришли к заключению, что многие мужья рассматривают «брачное свидетельство как лицензию, позволяющую бить жен» (Gelles &amp; Steinmetz, 1980, p. 3). Эти люди считают, что они имеют право бить своих жен, если жены нарушают их правила. Наблюдая, как мать отшлепала своего ребенка, вы будете думать, что она агрессивна, если не одобряете такое поведение, но отрицать ее агрессивность, если вы ей симпатизируете. А как расценивать действие террористов, захвативших авиалайнер и угрожающих пассажирам? Большинство людей во всем мире осуждают подобные действия и считают террористов преступниками, совершающими грубое насилие. Однако сами террористы утверждают, что они борются за справедливое дело.</p>
    <p>Если мы сталкиваемся с проблемой, пытаясь определить, являются ли допустимыми действия наших соотечественников и современников, то представьте себе трудности, с которыми мы встретимся, если придется квалифицировать поведение людей других культур и других исторических периодов. Лишь несколько сотен лет назад в большинстве западных стран муж имел законное право убить свою неверную жену и ее любовника. Что мы скажем о главном персонаже шекспировской трагедии «Отелло»? Был ли Отелло агрессивен, когда лишал жизни Дездемону, думая, что она была ему неверна? Признаваясь в убийстве, он фактически отрицал, что это было преступление, говоря, что «поступил на законных основаниях».</p>
    <p>Исходя из концепции агрессии как неправильного поведения, в любом из приведенных примеров мы называем случившееся «агрессией» или отрицаем это, только исходя из того, какую сторону конфликта одобряем. Такое положение дел нельзя признать удовлетворительным. Определение действия как агрессивного или как не являющегося таковым становится произвольным. Агрессия осуждается обществом (к счастью), но было бы неправильным делать социальное неодобрение необходимой частью определения агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Цели агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Большинство исследователей настаивают на том, что подлинно адекватное определение агрессии должно соотноситься с намерением нападающего. Однако, хотя почти все теоретики согласны, что агрессия – это намеренное действие, отсутствует общее понимание целей, которые преследуют агрессоры, когда стремятся причинить вред другим людям. Хотят ли нападающие главным образом причинить ущерб своим жертвам или же стараются достичь еще каких-то целей? Это один из главных вопросов научного исследования агрессии, и ученые дают на него различные ответы.</p>
    <p>Представим себе, что мужчина взбешен каким-то замечанием своей жены и в ярости наносит ей удар. Как и некоторые другие авторы, я предположил бы, что такое нападение вызвано в значительной мере внутренним побуждением и направлено прежде всего на то, чтобы нанести оскорбление или причинить жертве ущерб. Напротив, многие социальные ученые, да и неспециалисты не ставят акцент на причинение жертве вреда, а полагают, что у агрессии могут быть совершенно иные цели. Муж может считать, что побоями и причинением страданий жене он сумеет утвердить свое доминирование над ней, приучить жену не раздражать его в следующий раз, достичь контроля в угрожающей ситуации и так далее.</p>
    <p>В своей книге я буду неоднократно возвращаться к этим двум концепциям. Я вновь и вновь буду говорить о том, что иногда нападения совершаются более или менее импульсивно, в то время как в других случаях они представляют собой рассчитанные действия и совершаются в ожидании получения определенных выгод.</p>
    <subtitle><emphasis>Цели агрессии, не связанные с причинением ущерба</emphasis></subtitle>
    <p>Многие из социальных ученых считают, что большинство агрессивных действий мотивировано не только желанием нанести вред жертве агрессии. В основном соглашаясь с тем, что агрессоры действуют расчетливо, рационально, сторонники данного подхода утверждают, что нападающие имеют и другие цели, которые могут быть для них более важными, чем желание причинить ущерб своим жертвам: желание влиять на ситуацию, осуществлять власть над другой личностью или сформировать благоприятную (предпочитаемую) идентичность. Разумеется, иногда поведение определяется одновременным действием различных факторов. Агрессоры могут стремиться добиться своего или утвердить свою власть с тем, чтобы повысить чувство собственной ценности.</p>
    <subtitle><emphasis>Принуждение</emphasis></subtitle>
    <p>Некоторые психологи, например, Джеральд Паттерсон (Patterson, 1975, 1979) и Джеймс Тедеши (см, особенно: Tedeschi, 1983), особо подчеркивают тот факт, что агрессия часто бывает ничем иным, как грубой попыткой принуждения. Нападающие могут причинить ущерб своим жертвам, но, по мнению Паттерсона и Тедеши, их действия являются прежде всего попыткой повлиять на поведение другого человека. Они могут стремиться, например, к тому, чтобы заставить других перестать делать то, что их раздражает.</p>
    <p>Идеи Паттерсона основываются главным образом на его исследованиях внутрисемейных интеракций. В своем исследовании, которое будет более детально обсуждаться в этой книге дальше, наблюдатели интервьюировали членов семей и скрупулезно фиксировали, как ведут себя взрослые и дети по отношению друг к другу. Затем психологи сравнивали интеракции в «нормальных» семьях с интеракциями в семьях, которые имеют проблемных детей (подростков, имеющих трудности в общении, обычно из-за своей высокой агрессивности). Выяснилось, что проблемные подростки располагают широким диапазоном поведенческих стратегий, используемых для того, чтобы контролировать других членов семьи. Они часто демонстрируют негативизм и критицизм, отказываются делать то, о чем их просят, и даже при случае могут ударить братьев или сестер и других людей, стараясь заставить делать то, что им хочется.</p>
    <subtitle><emphasis>Власть и доминирование</emphasis></subtitle>
    <p>Другие теоретики идут дальше, считая, что агрессия включает не только принуждение. С их точки зрения, агрессивное поведение часто бывает направлено на поддержание и усиление власти и доминирование нападающего. Агрессор может нападать на жертву, стремясь добиться выполнения своих желаний, но, как считают сторонники данного подхода, его главная цель – утвердить в отношениях с жертвой собственные доминирующие позиции.</p>
    <p>Данная интерпретация особенно часто встречается в литературе, посвященной проблемам насилия в семье. Сильнейшие члены семьи – наиболее сильные физически или пользующиеся силой социального статуса и авторитета – обычно с большей вероятностью нападают па менее сильных членов семьи, нежели становятся их жертвами. Вероятно, объясняется это тем, что более сильные стремятся посредством силы сохранить свое доминирующее положение. Финкельхор (см.: Pagclow, 1984, р. 77) именно таким образом интерпретировал некоторые данные исследования насилия в семье, проведенного Страусом, Джеллесом и Стейнметц. В этом исследовании было выявлено, что многие женщины, которых бьют их мужья, не имели работы, не участвовали в принятии семейных решений, были малообразованны. Финкельхор полагает, что эти женщины были психологически (а не только физически) более слабыми сравнительно с их мужьями. Поэтому во время семейных ссор они легко становились жертвами атак со стороны их психологически и социально более сильных мужей.</p>
    <p>При рассмотрении агрессии в семье существует два подхода. Первый (предпочитаемый Финкельхором и некоторыми феминистски ориентированными авторами) предполагает, что разница в силе сама по себе ведет к применению насилия. Сильные бьют слабых, потому что, как формулирует Джеллес, «…они могут делать это… [Люди] будут применять насилие в семье, если те или иные минусы не перевешивают преимуществ или выгод, которые они в результате получают» (Gelles, 1983, р. 157).</p>
    <cite>
     <p>Мужья бьют своих жен, потому что считают, что имеют силу, власть и право так поступать, особенно если супруга «ведет себя неправильно». Второй подход – несколько более сложный, но, на мой взгляд, более адекватный вариант анализа: объяснение насилия не просто разницей сил, но борьбой за власть и доминирование. Когда мужья и жены ссорятся, они соперничают за контроль и влияние, и агрессия может возникать из этой борьбы. Читатель увидит при обсуждении насилия в семье, что этот тип конфликта встречается отнюдь не редко.</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Управление впечатлением</emphasis></subtitle>
    <p>Согласно еще одному варианту интерпретации, агрессоры главным образом заинтересованы тем, что о них думают другие.</p>
    <p>В исследованиях подростковых банд и преступников, совершающих насилие, уже давно отмечалось, что многие из этих людей чрезвычайно озабочены своей репутацией. Широко известны интервью, которые Ганс Тох проводил с людьми, осужденными за преступления, связанные с насилием. Согласно Тоху, многие из этих преступников крайне беспокоились о своем образе «я» и, очевидно, направляли немало усилий на «выработку впечатления» о себе как «ужасном и бесстрашном», а их драки были показательными выступлениями, предназначенными для того, чтобы произвести впечатление на жертву и зрителей (Toch, 1969). Социолог Ричард Фельсон развил эту идею, интерпретировав агрессию как средство управления впечатлением. Он полагает, что не только правонарушители, но и большинство людей считают, что личный вызов выставляет их в невыгодном свете, особенно если они подверглись нападению. И тогда человек бросается в контратаку, стремясь аннулировать «навязанную ему идентичность демонстрацией своей силы, компетенции и смелости». Атакуя обидчика, люди стремятся показать, что они «такие, чье “я” следует уважать» (Felson, 1978).</p>
    <subtitle><emphasis>Разнообразие агрессивных целей</emphasis></subtitle>
    <p>Все рассмотренные выше формулировки имеют определенные достоинства. Каждая из них выявляет тот или иной мотив, стоящий за агрессивным поведением. Некоторые случаи агрессии вызваны стремлением принудить кого-то к чему-либо, другие продиктованы потребностью агрессора утвердить свою власть и доминирование. Атака агрессора может быть мотивирована даже желанием продемонстрировать, что он достоин уважения. Агрессивное поведение может быть мотивировано еще и другими факторами, такими, например, как желание приобрести деньги или завоевать социальное одобрение. Агрессия может быть связана с целым рядом целей. Позднее я покажу, что концепция, постулирующая существование <emphasis>общего агрессивного драйва</emphasis>, страдает серьезным изъяном, ибо игнорирует разнообразие мотивов, которые могут побуждать к агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Желание причинить ущерб</emphasis></subtitle>
    <p>Все агрессивные действия имеют нечто общее. Как считает большинство исследователей, целью агрессивного поведения всегда является <emphasis>намеренное причинение ущерба другому человеку.</emphasis> Эти исследователи по-разному формулируют свои определения, но имеют в виду одну и ту же идею. Великолепным примером может послужить определение агрессии, предложенное более полувека назад группой ученых Йельского университета, руководимой Джоном Доллардом и Нилом Миллером. В их классическом труде, посвященном влиянию фрустрации на агрессию, последняя определяется как «действие, целью которого является причинение ущерба другому организму (или заменителю организма)» (Dollard, Miller, Doob, Mowrer &amp; Sears, 1939, p. И). Другими словами, цель действия состоит в том, чтобы причинить вред. Агрессор хочет нанести вред жертве агрессии. Роберт Бэрон, другой хорошо известный исследователь в этой области, формулирует ту же самую идею в более разработанном виде. Он определяет агрессию как «любую форму поведения, направленного к цели нанесения вреда или причинения ущерба другому живому существу, которое мотивировано избегать подобного обращения» (Baron, 1979, р. 7). Агрессор понимает, что поступает в отношении жертвы таким образом, что жертва явно против подобного с ней обращения. Вопрос не в том, рассматривает ли общество в целом такое поведение как нежелательное. Главное – знание атакующего о том, что жертва не хочет, чтобы с ней гак поступали.</p>
    <subtitle><emphasis>Определение, принятое в данной книге</emphasis></subtitle>
    <p>В этой книге термин «агрессия» всегда будет означать некоторый вид поведения, физического либо символического, которое мотивировано намерением причинить вред кому-то другому. Я не буду использовать слово «агрессия» как синоним для слов «ассертивность», «подчинение» или «независимость». Я буду использовать термин «насилие» только в отношении крайней формы агрессии, намеренного стремления причинить серьезный физический ущерб другому лицу. Ввиду моих целей, «агрессия» не означает несправедливость, обиду, дурное обращение и тому подобное, если только все подобные формы поведения не были вызваны намеренным стремлением причинить ущерб другому лицу.</p>
    <subtitle><emphasis>Всегда ли причинение ущерба является первичной целью? Инструментальная и эмоциональная агрессия</emphasis></subtitle>
    <p>Агрессия может служить реализации других целей. Даже если агрессия всегда включает намерение причинить ущерб, это не всегда является главной целью. Агрессоры, совершая нападения на свои жертвы, могут преследовать и другие цели. Солдат хочет убить своего врага, но его намерение может проистекать из желания защитить свою собственную жизнь, может быть способом проявить патриотизм или же быть продиктовано стремлением заслужить одобрение своих командиров и друзей. Киллер, нанятый криминальными элементами, может стремиться убить определенное лицо, но делает это с целью заработать большую сумму денег. Аналогично, члены уличных криминальных банд могут напасть на группу прохожих, появившихся в их квартале, желая показать чужакам, какие они крутые парни, которым лучше не попадаться на пути. Разгневанный муж может поколотить свою жену с тем, чтобы утвердить свою доминирующую позицию в семье. Во всех этих случаях, хотя агрессоры имеют намерение причинить ущерб или даже убить свою жертву, оно не является их основной целью. Нападение в этих случаях является скорее средством достижения некоторой другой цели, которая для них более важна, чем причинение ущерба их жертве. Мысль об этой цели инициирует атаку.</p>
    <p>Психологи обозначают действие, которое совершается для достижения какой-то внешней цели, а не ради удовольствия от самого действия, «инструментальным поведением». Аналогично и агрессивное поведение, имеющее другую цель помимо причинения ущерба, называется «инструментальной агрессией». Утверждения о том, что человеческая агрессия обычно является попыткой принуждения или стремлением сохранить свою власть, доминирование или социальный статус, в основном расценивают большую часть агрессивных действий как проявление инструментальной агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Эмоциональная агрессия</emphasis></subtitle>
    <p>Многие социальные психологи считают, что существует также и иной вид агрессии, основной целью которой является причинение ущерба другому лицу. Этот вид агрессии, следуя терминологии Фешбаха, часто называют «враждебной агрессией» (Feshbach, 1964). Ее можно было бы называть также «эмоциональной», «аффективной» или «гневной» агрессией, поскольку это такая агрессия, которая вызывается эмоциональным возбуждением, причем речь идет о негативных эмоциях и агрессор стремится причинить ущерб другому лицу. Я буду использовать термин «эмоциональная агрессия» с тем, чтобы акцентировать различия между этим поведением и более инструментально ориентированными агрессивными действиями.</p>
    <p>В данной книге я буду обсуждать в основном эмоциональную агрессию. Я часто буду обращать внимание на то, что многие из нас испытывают желание атаковать кого-нибудь, когда нам бывает плохо. Во многих из этих случаев, нападая на другого человека, мы не думаем о достижении каких-либо преимуществ или получении каких-то выгод и довольно часто даже знаем, что наши действия не принесут нам какой-либо пользы, скажем, не улучшат наше положение или не сделают его менее неприятным. И все же мы чувствуем побуждение ударить другого человека или разбить, разломать какую-нибудь вещь.</p>
    <subtitle><emphasis>Некоторые испытывают удовольствие от того, что причиняют вред другим людям</emphasis></subtitle>
    <p>Понятие эмоциональной агрессии выражает тот факт, что, совершая агрессивные действия, человек может испытывать удовольствие. Многие люди стремятся причинить кому-нибудь ущерб, когда они находятся в подавленном настроении, и, достигая своей цели, получают удовлетворение, так как избавляются от депрессии. Они могут при этом даже испытывать удовольствие и тем самым получать психологическое вознаграждение, причиняя ущерб своим жертвам (до тех пор, пока сами не начинают страдать от негативных последствий своего поведения). Подумайте о том, что это значит. Некоторые люди живут во враждебном окружении, и их часто провоцируют. Другие люди, например многие подростки из бедных семей, проживающих в гетто больших городов, часто сталкиваются с невозможностью достижения целей, которые ставит перед ними общество. Они не уверены в ценности собственной личности и чувствуют себя бессильными в окружающем мире, который они не могут контролировать. Порой они кипят едва скрываемым возмущением. Каковы бы ни были источники неудовольствия, возмущения, гнева людей, следует признать, что некоторые из них постоянно испытывают побуждения к тому, чтобы атаковать других. Поэтому есть все основания полагать, что, атакуя других людей в подобных случаях, они имеют возможность научиться тому, что агрессия может доставлять удовольствие. Более того, предположим, что такие агрессоры находят также, что, нападая на окружающих, можно получать и другие выгоды: они могут доказать свою мужественность, продемонстрировать, какие они сильные и значимые, завоевать статус в своей социальной группе и так далее. Достижение этих целей учит тому, что агрессия может быть вознаграждающей формой поведения. Повторяющееся получение подобных вознаграждений за агрессивное поведение приводит их к открытию того, что агрессия сама по себе доставляет удовольствие. Независимо от того, как именно это происходит, в результате некоторые люди приходят к тому, что совершают агрессивные действия ради удовольствия от причинения ущерба другим людям, а не только в целях достижения тех или иных выгод. Они могут атаковать кого-либо, даже не будучи эмоционально возбужденными, просто потому, что уже знают: это доставит им удовольствие. Если, например, они скучают или не в духе, то могут отправиться на поиски агрессивных развлечений.</p>
    <p>Я полагаю, что именно этим были обусловлены некоторые из прогремевших на всю страну инцидентов, произошедших в Нью-Йорке несколько лет назад. Вы помните историю о молодой женщине, которая была зверски избита и изнасилована в Центральном парке Нью-Йорка в апреле 1989 года? Банда подростков однажды вечером двигалась через парк, нападая на каждого, кто попадался им на пути, а потом набросилась на проходившую мимо женщину. Она была избита столь сильно, что три недели находилась в коме.</p>
    <p>Эти действия, несомненно, были обусловлены рядом мотивов. Во-первых, подростки, вероятно, хотели показать окружению (а может быть, и самим себе), что они крутые парни, которых следует уважать.</p>
    <p>Однако если мы посмотрим, как они сами описывали свое поведение, то можем вполне обоснованно полагать, что оно было обусловлено также и другими побудительными факторами. Они говорили, что «разъярились», «вели себя дико и буйствовали просто черт знает почему». Каковы бы ни были прочие мотивы нападения, совершенно очевидно, что эти подростки искали удовольствий, причиняя страдания другим людям. Несчастная женщина оказалась жертвой этих агрессивных побуждений.</p>
    <p>Приведем примеры, казалось бы, бессмысленных нападений на бездомных людей.</p>
    <cite>
     <p>Банда подростков, вооруженных ножами и палками, двигалась ночью в канун Дня всех святых по улице, круша все вокруг. Добравшись до пешеходного моста к Вэд-Айленд, озверевшая толпа набросилась на нескольких ютившихся там бездомных, оставив одного из них лежащим среди мусора с перерезанным горлом…</p>
     <p>Группа подростков (некоторые из них были в масках) напала на бездомных людей, вероятно, ради острых ощущений…</p>
     <p>Детективы, расследовавшие эти зверские нападения, отмечают эскалацию насилия в ночь перед праздником Дня всех святых, когда подростки стараются превзойти друг друга. «Они забавлялись, нападая на бездомных… – говорил один из детективов, – Похоже, им хотелось встряски, острых ощущений. Иногда при виде крови люди впадают в безумие» (New York Times, Nov. 2, 1990).</p>
    </cite>
    <p>Каким образом можно объяснить подобные вещи? Что двигало юными насильниками? У жертв не было денег, и они не вторгались на территорию нападавших. Члены банды на самом деле думали, что утверждают свою маскулинность, избивая усталых больных стариков, которые были слишком слабыми, чтобы защищаться? Возможно, детектив был прав. Они просто «забавлялись», причиняя страдания другим. Я предполагаю, что этот вид агрессии гораздо более распространен, чем многие думают. Банды, совершающие агрессивные действия, связанные с насилием, атакуют других ради удовольствия, получаемого от причинения боли, также как и ради достижения чувства силы, контроля, власти над другими.</p>
    <subtitle><emphasis>Доказательства желания причинять ущерб другим</emphasis></subtitle>
    <p>Поскольку в социальных науках существует расхождение относительно этого вида эмоциональной агрессии, полезно рассмотреть результаты эксперимента, проведенного Бэроном, которые могут помочь убедить сомневающихся (Baron, 1977, р. 260–263). В этом эксперименте участвовали молодые люди – студенты университета. Сначала им рассказали о мнимой цели эксперимента. Затем помощник экспериментатора вызвал у половины испытуемых состояние гнева, злости, в то время как на других испытуемых подобного воздействия не оказывалось, и они находились в нормальном, спокойном состоянии. Каждый испытуемый затем имел возможность десять раз нанести удар электрическим током помощнику экспериментатора якобы в качестве наказания за ошибки при выполнении учебных задач.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_007.jpg"/>
    <p>Уровень агрессии (трансформированная интенсивность электрошока х длительность) как функция эмоционального состояния испытуемых и их информированности о причиняемой жертве боли (Baron, 1977 р. 263).</p>
    <empty-line/>
    <p>Испытуемый был обязан наносить удары, но оставался свободен в выборе мощности разряда от очень слабого до весьма сильного<sup>1</sup>.</p>
    <p>Важным было также то, что испытуемый мог видеть счетчик на аппарате, который якобы показывал, насколько сильную боль чувствовал наказываемый при каждом наносимом ему ударе (разумеется, как обычно в подобного типа экспериментах, наказываемый ударам тока не подвергался, а информация о боли фальсифицировалась). Целью эксперимента было установить, каким образом информация о боли жертвы будет влиять на интенсивность наказания, то есть на мощность наносимых испытуемым ударов.</p>
    <p>Основные данные исследования представлены на рисунке. Как можно видеть на этом рисунке, когда испытуемые не были рассержены человеком, которого они наказывали, информация о боли уменьшала интенсивность наносимых ударов. Эта информация напоминала испытуемым о том, что они причиняют боль другому человеку; не желая причинять боль, участники эксперимента ослабляли силу ударов. Кроме того, как сообщает Бэрон, было заметно, что эти испытуемые чувствовали себя плохо, получая информацию о страданиях жертвы.</p>
    <p>Но та же самая информация вызывала усиление величины наказания, применяемого рассерженными испытуемыми. Будучи спровоцированными тем, кого они наказывают, участники эксперимента стремились причинить боль этому человеку. Получаемая ими информация, по сути, означала, что они близки к цели причинить достаточно сильные страдания тому, кто вызвал их гнев, и это стимулировало к еще большей агрессии. Это похоже на то, как первые порции съеденной пищи вызывают у голодного человека еще более сильное желание есть. Рассерженные люди, очевидно, наслаждаются «первыми порциями»; кроме того, побуждая «кусать» энергичнее, информация о страдании другого улучшает их настроение.</p>
    <subtitle><emphasis>Подстрекающее (стимулирующее) условие</emphasis></subtitle>
    <p>Помимо выражений «инструментальная агрессия» и «эмоциональная агрессия» для обозначения этих видов агрессии могут быть использованы и другие термины. Но какие бы определения мы ни применяли, имеет смысл рассматривать инструментальную агрессию как относительно рациональную и легко понимаемую форму поведения (во всяком случае, с точки зрения выгоды агрессора), а эмоциональную – как значительно менее контролируемую сознательно.</p>
    <subtitle><emphasis>Другие классификации. Физические и вербальные, прямые и непрямые формы агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Агрессивные действия могут быть классифицированы также и другими способами. Они могут быть дифференцированы, например, с точки зрения их <emphasis>физической природы</emphasis> – как <emphasis>физические действия</emphasis>, такие, как удар или пинок, или как <emphasis>вербальные суждения</emphasis>, которые могут подвергать сомнению ценность личности другого человека, быть оскорбительными или выражать угрозу объекту агрессии. Нас может интересовать вопрос, <emphasis>в какой степени действие является скорее прямой атакой агрессора на его первичную жертву</emphasis> (лицо, которому агрессор больше всего хотел бы причинить вред), нежели более косвенным путем к цели нанесения вреда этому человеку. Предположим, человек был оскорблен коллегой по работе. Он может ударить оскорбившего (прямая физическая агрессия) или, в свою очередь, оскорбить его (прямая вербальная атака), или же он может начать распространять об этом человеке порочащие сведения с тем, чтобы повредить его репутации (непрямая вербальная агрессия).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_008.jpg"/>
    <p>Спонтанные рисунки, выполненные испытуемым в условиях лишения сна.</p>
    <empty-line/>
    <p>Доллард и его сотрудники из Йельского университета приводят хорошую иллюстрацию непрямой агрессии, выраженной в символической форме:</p>
    <cite>
     <p>«Испытуемые были приглашены якобы с целью изучения влияния утомления на простые физиологические реакции. Им не разрешалось спать в течение всей ночи. Они были заядлыми курильщиками, но им не разрешалось курить. Они должны были соблюдать тишину; им не позволялось каким бы то ни было способом развлекаться: ни читать, ни разговаривать, ни играть в какие-либо игры… Будучи подвергнуты этим и другим фрустрациям, они проявляли агрессивность в отношении экспериментаторов. Но эта агрессивность, как выяснилось позднее, в данной социальной ситуации выражалась только косвенно… Один из испытуемых заполнил два листа бумаги рисунками, совершенно явно выражающими насильственную агрессию. Расчлененные и выпотрошенные тела были изображены в разнообразных гротескных видах… все они представляли шокирующие деформации человеческого тела. Когда другой испытуемый спросил его, что за люди изображены на рисунке, он ответил: “Психологи!». Конечно, он и его друзья по несчастью изрядно повеселились по этому поводу» (Dollard etal., 1939, p. 45).</p>
    </cite>
    <p>Хотя и юмористическая по замыслу, эта небольшая история фактически отражает некоторые весьма серьезные вещи. Доллард и его сотрудники полагают, что сильнейшие агрессивные тенденции, стимулированные провокацией (Фрустрацией), действуют в направлении воспринимаемого источника фрустрации. Возбужденные люди, следовательно, предпочли бы атаковать источник своих неприятностей столь прямым способом, сколь это возможно, подобно тому как испытуемые в описанном выше эксперименте, вероятно, хотели бы прямо выразить свои эмоции, то есть поколотить фрустрирующих их психологов. Но если фрустрированные люди думают, что за прямую атаку подвергнутся наказанию, то так же, как испытуемые в эксперименте Долларда, они будут выражать свои агрессивные тенденции лишь косвенно, например в форме карикатуры. Злобные замечания, враждебные шутки и злые сплетни – это все примеры косвенной агрессии, которая, вероятно, проистекает из подавляемой прямой агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Сознательно контролируемые импульсивные (или экспрессивные) аспекты агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Агрессивные действия можно описывать, рассматривая еще один фактор, который, на мой взгляд, пока не привлек достаточного внимания исследователей агрессии: степень, в которой поведение может быть <emphasis>сознательно контролируемым</emphasis> или <emphasis>импульсивным.</emphasis></p>
    <p>В некоторых случаях нападения осуществляются спокойно, расчетливо, преднамеренно, с ясно намеченной целью. Агрессоры знают, какие цели они преследуют, и верят, что их действия окажутся успешными. Наемный киллер, убивая свою жертву, идет на рассчитанный риск, так как полагает, что его шансы на успех существенно выше, чем вероятность пострадать от последствий. Девочка может отшлепать своего младшего брата, чтобы привлечь к себе внимание матери.</p>
    <p>Бывает, однако, и так, что нападения совершаются без всякого расчета, без обдумывания плюсов и минусов, собственных выгод и нежелательных для агрессора последствий. Некоторые психологи называют это «коротким замыканием» в нормальном процессе оценивания. Находясь в состоянии эмоционального возбуждения либо в силу особенностей личности, некоторые люди не останавливаются, чтобы подумать о последствиях своих действий, прежде чем начинают физически или словесно атаковать жертву. Их внимание в основном фокусируется на том, чего им больше всего хочется в данный момент, – па их агрессивной цели, и они не принимают и расчет альтернативные способы действия и возможные негативные последствия.</p>
    <p>Примерами такого вида агрессии являются многие убийства. Известный детектив из Далласа говорил об этом так: «Убийства происходят оттого, что люди не думают… Взыграла кровь. Завязалась драка, и вот уже кто-то зарезан или застрелен» (цит. no: Mulvihill &amp; Tumin, 1969). Он имел в виду, что подобные убийства представляют собой скорее спонтанные акты, вызванные аффектом, нежели результат продуманного решения уничтожить жертву.</p>
    <p>Это, конечно, крайние случаи импульсивной и неконтролируемой сознанием агрессии, но любой из нас с легкостью припомнит множество не столь драматичных примеров. Разве вам самим не случалось поступать по отношению к другому человеку менее доброжелательно, чем вы того хотели бы, или «выговаривать» кому-то более резко, чем вы намеревались? Быть может, вам приходилось говорить такие вещи, которые сознательно вы и не собирались говорить, или даже совершать агрессивные физические действия, которые вы не могли сознательно контролировать. Если вам что-либо подобное знакомо по личному опыту, то вы в этом совсем не одиноки.</p>
    <p>Многие ученые не принимают во внимание фактор импульсивности в эмоциональной агрессии и, по-видимому, продолжают считать, что практически любой акт агрессии определяется более или менее продуманным расчетом возможных затрат и выгод, Я полагаю, что подобные расчеты и оценивания иногда оказываются крайне редуцированными, особенно в пылу интенсивных эмоциональных состояний. Из неспособности должным образом оценить этот фактор проистекает, на мой взгляд, существенное недопонимание человеческой агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Внешнее влияние на импульсивную агрессию</emphasis></subtitle>
    <p>Неконтролируемые сознанием акты импульсивной агрессии не случаются просто так, «ни с того, ни с сего». И они не обязательно в любом случае мотивируются бессознательной враждебностью. На мой взгляд, акты импульсивной агрессии представляют собой эмоциональные реакции, которые «запускаются» интенсивной внутренней стимуляцией. Многие, вероятно, будут удивлены, узнав, как незначительные или нейтральные внешние ситуации могут повлиять на интенсивность внутренней стимуляции. Внутренний «толчок» к агрессии может усилиться настолько, что агрессивная реакция произойдет почти автоматически. Вспомните о «болевых сигналах» в эксперименте Бэрона. Внешняя деталь (информация о испытываемой жертвой боли) усиливала у рассерженных испытуемых внутреннюю стимуляцию к агрессии. Не менее важно, что та деталь ситуации, которая, на первый взгляд, кажется совершенно нейтральной, может стимулировать агрессию, поскольку ассоциируется с ней в уме человека, совершающего агрессивное действие.</p>
    <p>Я буду обсуждать этот вопрос более обстоятельно, а здесь хотел бы только описать эксперимент, проведенный Кристофером Свэртом и мною (Swart &amp; Berkowitz, 1976). В начале эксперимента испытуемые подвергались грубому обращению со стороны одного из своих сокурсников, а затем имели возможность наблюдать, как их мучитель получал удары электрического тока.</p>
    <cite>
     <p>Некоторое время спустя, когда этих испытуемых просили наказывать другого человека (не того, кто их фрустрировал), они наказывали особенно охотно и рьяно, если видели при этом какой-либо нейтральный объект, который сам по себе не сигнализировал о боли, но который находился в поле восприятия испытуемых раньше, когда они наблюдали страдания разозлившего их сокурсника. Другими словами, испытуемые видели нечто, напоминавшее о том чувстве удовлетворения, которое они испытывали, наблюдая страдания оскорбившего их человека, и этот напоминающий стимул (объект), очевидно, усиливал агрессивные побуждения, сохранявшиеся от предшествующей провокации (фрустрации).</p>
    </cite>
    <p>Другой важный момент в психологии агрессии состоит в том, что иногда агрессивные действия могут быть более (или менее) жестокими вне зависимости от сознательных намерений агрессора. Повышенная агрессивность в описанном эксперименте была обусловлена реакциями испытуемых в отношении <emphasis>нейтрального</emphasis> лица, человека, который не был тем, кто их фрустрировал раньше, и к которому они не испытывали ни особой симпатии, ни антипатии. Им не было до него никакого дела, и все же простое наличие ситуационного стимула, ассоциировавшегося у них в уме с вознаграждаемой агрессией, усиливало агрессивное побуждение. Не отдавая себе в этом ясного отчета, они, по-видимому, реагировали импульсивно и автоматически на стимул, ассоциированный с вознаграждаемой агрессией.</p>
    <p>В этом эксперименте, как и во многих других случаях импульсивной (или экспрессивной) агрессии, относительно непроизвольный аспект поведения дополняет более контролируемый и произвольный компонент. Испытуемым в эксперименте Свэрта и Берковица предлагалось наказывать человека, не сделавшего им ничего плохого (нейтральное лицо), и на сознательном уровне они поступали так, как было велено. При этом, однако, в экспериментальной ситуации существовал еще один фактор (стимул, ассоциированный с приносящей удовлетворение ситуацией), вызывающий у них усиление побуждения к агрессии (испытуемые более рьяно выполняли данную им инструкцию). Давайте еще раз рассмотрим пример, который я предлагал выше: мужчина, который почувствовал себя оскорбленным замечанием жены. Он хочет ударить ее и приближается к ней с угрожающим видом. Затем, предположим, он замечает что-то такое, что ассоциировано в его психике с вознаграждаемой агрессией (либо с агрессией в общем): висящий на стене сувенирный клинок, свой собственный портрет, изображающий его как боксера-любителя, фотографию Рембо с пулеметом в руках или, быть может, вызывающий вид его собственной супруги. Любая из этих деталей может усилить агрессивное побуждение, вызванное замечанием жены. Стимул продуцирует внутренние связанные с агрессией реакции, которые усиливают интенсивность порожденных фрустрацией агрессивных побуждений. В результате муж может ударить жену сильнее, чем он сознательно намеревался. Даже если он ее и не ударит, то может нанести гораздо более сильные словесные оскорбления, чем хотел бы. Импульсивные, непроизвольные реакции «накладываются» на произвольный компонент поведения.</p>
    <subtitle><emphasis>Некоторые замечания по поводу гнева, враждебности и агрессивности</emphasis></subtitle>
    <p>Я обсуждал агрессию в общем и ее различные формы. А что сказать о «гневе» и «враждебности», других двух терминах, которые часто употребляются в связи с агрессией? Как они соотносятся с агрессией? Мой ответ на этот вопрос может вызвать удивление. Давайте еще раз обратимся к примеру рассерженного мужа. Он кричит на жену и затем бьет ее. Многие сказали бы, что он «гневается» и что его агрессия является проявлением гнева. Агрессивные действия мужа при этом не отделяются от его гнева. Слово «гнев» в данном случае относится как к внутреннему состоянию, или драйву, который «запускает» агрессивное поведение, так и к действию. Дело осложняется, однако, еще и тем, что слово «гнев» иногда обозначает особое эмоциональное состояние, и, таким образом, в нашем примере мы можем также сказать, что человек чувствует себя сердитым. Очевидно, исследователи только запутают друг друга, если слова, которые они используют, имеют столь различные значения. Научное исследование гнева требует, чтобы мы имели ясное и четко очерченное определение понятия «гнев».</p>
    <p>«Враждебность» – еще один термин, который не имеет четкого значения в повседневной речи. Поведение оскорбляющего свою жену мужа может быть описано как проявление враждебности по отношению к жене; но что именно означает подобное утверждение? Относится ли в данном контексте слово «враждебный» к чувствам (эмоциональному состоянию) мужа в данный момент, к его постоянной установке по отношению к жене, или оно просто характеризует его поведение? Этот термин употребляется во всех трех значениях.</p>
    <p>Различные значения слов «гнев» и «враждебность» не представляли бы особой проблемы, если бы чувства, экспрессивные реакции, установки и поведение всегда были бы, так сказать, конвергентными. Однако, как всем нам хорошо известно, чувство гнева не всегда открыто выражается в поведении, и мы можем высказывать неблагоприятные мнения о других людях даже и тогда, когда мы не испытываем побуждения нападать па них.</p>
    <p>Я буду максимально ясно и точно различать термины «агрессия», «гнев» и «враждебность». Читатель этой книги должен понимать, что я имею в виду, используя эти термины. Определения, которые я буду давать ниже, акцентируют скорее различия, нежели то общее, что есть между этими понятиями. Это, однако, будет стоить труда. Стремясь к ясности и точности, я буду вынужден начать с некоторых из значений, которые обычно вкладываются в эти понятия. Читатель должен иметь в виду, что мое понятие «гнева» не обязательно соответствует значению, в котором оно употребляется неспециалистами.</p>
    <subtitle><emphasis>Гнев отличается от агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Прежде всего, я полагаю, что особенно важно различать понятия «гаев» и «агрессия». В случае агрессии мы имеем дело с действием, направленным на достижение определенной цели: причинить ущерб другому лицу. Это действие, таким образом, направлено на определенную цель. Напротив, <emphasis>гнев</emphasis> (как я буду употреблять это понятие) вовсе не обязательно имеет какую-то конкретную цель, но означает определенное эмоциональное состояние. Это состояние в значительной степени порождается внутренними физиологическими реакциями и непроизвольной эмоциональной экспрессией, обусловленной неблагоприятными событиями: моторными реакциями (такими, как сжатые кулаки), выражениями лица (расширенные ноздри и нахмуренные брови) и так далее; определенную роль, вероятно, играют также возникающие при этом мысли и воспоминания. Все эти сенсорные потоки комбинируются в сознании личности в переживание «гнева».</p>
    <p>Из каких бы составляющих ни складывалось это эмоциональное состояние, оно не направлено на достижение цели и не служит реализацией конкретного намерения в той или иной конкретной ситуации. В связи с этим важно отметить то, что гнев как эмоциональное состояние не «запускает» прямо агрессию, но обычно только сопровождает побуждение к нападению па жертву. Однако эмоциональное переживание и агрессивное побуждение не всегда выступают вместе. Иногда люди стремятся причинить ущерб другим людям более или менее импульсивно, не отдавая себе сознательного отчета в собственном состоянии гнева.</p>
    <p>Агрессия «запускается» внутренней стимуляцией, которая отличается; от эмоционального переживания. В моем гипотетическом примере мужа, оскорбляющего свою жену, я бы не говорил, что муж бьет свою жену, <emphasis>потому что</emphasis> он разозлен на нее. Скорее, я бы полагал, что атака мужа является результатом побуждения, обусловленного неприятным событием. В данный момент человек может переживать или не переживать состояние гнева, но если он в нем находится, то это состояние выступает вместе с агрессивным побуждением, но не создает его прямо.</p>
    <subtitle><emphasis>Враждебность</emphasis></subtitle>
    <p>На мой взгляд, враждебность можно определить как негативную установку к другому человеку или группе людей, которая находит свое выражение в крайне неблагоприятной оценке своего объекта – жертвы.</p>
    <p>Мы выражаем свою враждебность, когда говорим, что нам не нравится данный человек, особенно, когда мы желаем ему зла. Далее, враждебный индивидуум – это такой человек, который обычно проявляет большую готовность выражать словесно или каким-либо иным образом негативные оценки других людей, демонстрируя, в общем, недружелюбие по отношению к ним.</p>
    <subtitle><emphasis>Агрессивность</emphasis></subtitle>
    <p>Наконец, я определяю агрессивность как относительно стабильную готовность к агрессивным действиям в самых разных ситуациях. Не следует смешивать данное понятие с понятием «враждебности».</p>
    <p>Людям, которым свойственна агрессивность, которым часто видятся угрозы и вызовы со стороны других людей и для которых характерна готовность атаковать тех, кто им не нравится, присуща враждебная установка к другим людям; но не все враждебно предрасположенные к другим люди обязательно агрессивны. Таким образом, с моей точки зрения, было бы целесообразнее рассматривать агрессивность как предрасположенность к агрессивному поведению.</p>
    <p>В общем, я надеюсь, читателю вполне понятно, что я рассматриваю стимулирование агрессии, агрессию, гнев, враждебность и агрессивность как отдельные, различные, хотя и взаимосвязанные феномены.</p>
    <p>Ученые могут исследовать, когда и почему тот или иной из этих феноменов значимо связан с любым другим, а также когда и почему их взаимосвязь оказывается слабо выраженной. На мой взгляд, однако, было бы ошибочным полагать, что они суть одно и то же, или даже считать, что они всегда тесно взаимосвязаны.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 2</p>
     <p>Эмоциональная агрессия</p>
    </title>
    <p>Агрессия может быть холодным и рассчитанным действием, совершаемым намеренно и направленным не на то, чтобы нанести ущерб жертве, а на какую-то иную цель, но она бывает и эмоциональной реакцией, управляемой преимущественно желанием причинить вред. Как в том, так и в другом случае атакующие могут уделять массу внимания тому, как достичь своих агрессивных целей, но очень часто они действуют импульсивно и непроизвольно. В таких случаях агрессивное поведение определяется в основном их внутренним возбуждением и порой совершенно автоматически управляется особенностями доступных в данный момент жертв.</p>
    <cite>
     <p>Следующий пример иллюстрирует то, что я имею в виду. Больная диабетом женщина с мужем и четырехлетним ребенком снимала комнату в квартире у своей подруги. Хозяйка постоянно жаловалась на поведение маленькой девочки, которая все портила и ломала. Однажды вечером, когда мать готовила ужин и плохо себя чувствовала, ее дочь одна отправилась в ванную, чтобы умыться. Как потом рассказывала ее мать, «умывшись, девочка выдавила зубную пасту, смешала с шампунем и этой смесью вымазала всю раковину, а заодно перепачкала губной помадой стульчак и сорвала штору. Хозяйка прибежала с громкими криками: “Посмотри, что натворила твоя дочь. Она там все перепортила». А я была уже совсем уставшей и злой. Я целый день говорила ей: “Джулия, не делай это, Джулия, не делай то». Целыми днями твержу ей одно и то же, уже устала повторять. Я схватила ее, потащила, я никогда этого не забуду. Я так на нее взбесилась, что просто готова была убить» (Kadushin &amp; Martin, 1981, p. 154).</p>
    </cite>
    <p>Грустная история; измученная женщина, больная и, очевидно, придавленная нуждой, вымещает зло на своем непослушном ребенке и бьет его в припадке ярости. Подобных примеров можно привести сотни и тысячи. Это не какие-то редкие случаи, но постоянное явление в нашей повседневной жизни. Несомненно, у большинства из нас были моменты, когда мы теряли самообладание и обрушивали вспышки гнева на рассердившего человека: ребенка, любимого, знакомого или, может быть, даже постороннего – физически, или словесно, или и в той, и в другой форме. У матери, казалось бы, было достаточное оправдание: она была больна и устала, а дочь вела себя из рук вон плохо. И все же реакция оказалась несоразмерной, и ребенок подвергся слишком суровому наказанию. А разве каждому из нас не случалось в той или иной ситуации реагировать сверхсильно (даже если мы и не причинили серьезного ущерба вызвавшему наш гнев человеку)? Нам случается видеть, как люди приходят в ярость под влиянием совсем незначительных раздражителей, быть может, потому, что они уже находились в раздраженном состоянии из-за внешнего стресса или головной боли, усталости, чрезмерной жары и г. п. Иногда результатом оказывается атака, излишне сильная по сравнению с сознательным намерением нападающего. Мать в приведенном выше примере, очевидно, не хотела причинить своему ребенку серьезный вред; вероятно, она была захвачена слишком сильным эмоциональным возбуждением.</p>
    <subtitle><emphasis>Что такое эмоциональная агрессия?</emphasis></subtitle>
    <p>Важно, чтобы читателю было ясно, как я понимаю эмоциональную агрессию. Позвольте кратко сформулировать мою позицию: в основном я рассматриваю данный вид агрессии как агрессию, вызванную интенсивными внутренними физиологическими и моторными реакциями индивида<sup>6</sup>.</p>
    <p>Внутреннее возбуждение стимулирует агрессию (или агрессивную тенденцию), которая вызывает попытки причинить ущерб жертве. В подобных случаях состояние интенсивного возбуждения, я могу сказать более драматически, «бешенство» толкает человека на физическую или вербальную атаку.</p>
    <subtitle><emphasis>Импульсивная (или экспрессивная) эмоциональная агрессия</emphasis></subtitle>
    <p>Не будем забывать, однако, что это поведение представляет собой агрессию <emphasis>эмоциональную</emphasis> (или враждебную) и мотивируется в большей степени желанием причинить ущерб жертве, нежели стремлением достичь каких-то других целей. Более того, я считаю, что во многих случаях (но не всегда) агрессивные действия совершаются без какого– либо серьезного обдумывания и планирования, хотя враждебные мысли и представления вполне могут сопровождать агрессивное побуждение.</p>
    <p>Это означает, прежде всего, что нападение не является полностью обдуманным и преднамеренным действием. Мать Джулии не предполагала избить своего ребенка. Эмоционально возбужденный человек, нападая на свою жертву, обычно не думает о дальнейших последствиях, также как женщина в нашем примере не рассчитывала возможных в перспективе результатов ее поведения. Большинство совершаемых убийств по своему характеру относятся к данному виду агрессии. Как заметил один социолог, такие убийства не являются «сознательно контролируемыми действиями типа рассчитанных политических убийств или хладнокровно осуществляемых актов мести. Они совершаются быстро, в пылу аффекта и без учета последствий… Нападения совершаются стремительно, в состоянии быстро нарастающей ярости» (Katz, 1988, р. 18). Здесь описана крайняя импульсивность эмоционального действия.</p>
    <p>Подобное импульсивное (или непроизвольное, или экспрессивное) поведение чаще всего наблюдается, когда человек находится в состоянии сильного возбуждения. Мать, избившая своего ребенка, находилась в состоянии ярости; также и большинство убийц бывают взбешенными, когда убивают свою жертву. Даже и относительно неэмоциональное и рассчитанное агрессивное поведение может иметь импульсивный экспрессивный компонент.</p>
    <subtitle><emphasis>Другие возможные агрессивные цели</emphasis></subtitle>
    <p>Эмоционально возбужденные, охваченные сильным желанием причинить ущерб своей жертве агрессоры могут иметь и ряд других целей, например, изменение существующего положения дел, восстановление оказавшейся под угрозой «я»-концепции, достижение ощущения силы и контроля, повышение собственного социального статуса и т. д.<sup>7</sup> Их действия могут быть мотивированы даже желанием утвердить собственные моральные ценности – сохранить то, что они считают правильным<sup>8</sup>.</p>
    <p>Агрессивные дети нередко утверждают, что они бьют других детей, чтобы заставить их вести себя правильно. Многие из них думают, что их жертвы намеренно нарушали те или иные предписания, также как Джулия явным образом не слушалась своей матери, и (по их словам) они бьют младших, чтобы утвердить свой авторитет и поддержать дисциплину<sup>9</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Они могут также хотеть причинить вред</emphasis></subtitle>
    <p>Каковы бы ни были другие цели у людей, находящихся в состоянии сильного возбуждения, но следует помнить, что они также хотят причинить ущерб своим жертвам. Они могут получить удовлетворение, утверждая свою власть или контроль в отношении жертвы или сохраняя свои ценности, по за всем этим – и в то же время сильнее всего – они стремятся причинить ущерб тому, кого атакуют.</p>
    <p>Существует достаточно свидетельств в пользу данного положения. Уже было показано, что люди, подвергавшиеся фрустрации, могут испытывать удовольствие, зная, что причиняют страдания своим обидчикам. Когда они получали такую информацию вскоре после того, как начинали атаковать, это побуждало их причинять своим прежним мучителям еще большие страдания. Дальше в этой книге читатель увидит, что разгневанные (разозленные) люди успокаиваются и могут даже совсем перестать атаковать своих обидчиков, если думают, что уже причинили им достаточно большой ущерб.</p>
    <p>Разумеется, люди не всегда готовы признать, что они стремились или стремятся причинить вред своим жертвам. Они предпочитают маскировать свою агрессивность моральными побуждениями. Тем не менее каждый человек время от времени может отдавать себе отчет в своем желании причинить вред противной стороне. Несколько лет назад я и мои сотрудники интервьюировали в английских и шотландских тюрьмах тех заключенных, которые были осуждены за преступления, связанные с насилием. Среди прочего мы спрашивали этих людей о том, что же побуждало их к нападению на свои жертвы. Многие из преступников (свыше 40 % в каждой группе) отмечали, что они намеренно стремились причинить ущерб своим жертвам (интересно, что в обеих группах в качестве следующего наиболее часто называемого побуждения отмечалось стремление защитить себя).</p>
    <p>Хотя и важно понимать различие между эмоциональной и инструментальной агрессией, однако многие агрессивные действия представляют собой смесь этих двух типов поведения, а не тот или иной отдельно. Поведение измученной матери Джулии было обусловлено не только ее эмоциональным возбуждением, по и стремлением утвердить свою власть над непослушной дочерью. Аналогично, агрессивный мальчик может подраться с одноклассником отчасти потому, что был разъярен тем, что ему показалось оскорблением, но отчасти также и потому, что надеялся тем самым достичь среди сверстников высокого статуса, показав себя «крутым парнем». Здесь я хотел бы добиться полной ясности в понимании моей позиции: также как было бы ошибочным считать, что любая эмоциональная агрессия является единственно следствием слепой ярости, точно также мы проигнорировали бы важный аспект этого поведения, если бы полагали, что оно продиктовано только лишь стремлением к достижению тех или иных внешних целей, таких, как власть или статус.</p>
    <p>Несмотря на то что агрессивные действия служат достижению самых разных целей и зависят от множества факторов, я еще буду преимущественно заниматься анализом поведения, которое в основном нацелено на причинение вреда другим людям. При этом я сосредоточусь на обсуждении факторов, влияющих на импульсивную (или экспрессивную) агрессию, которая осуществляется без какого-либо предшествующего расчета, обдумывания, планирования, то есть непреднамеренно, и от которой не ожидается никакого существенного выигрыша (выгоды), кроме удовольствия причинить ущерб другому лицу Большая часть этого обсуждения будет посвящена условиям проявления эмоциональной агрессии. Будет подробно рассмотрена классическая идея о том, что эмоциональная агрессия в основном инициируется фрустрацией. Еще представлена модификация этой концепции, в свете которой доказывается, что негативный аффект продуцирует агрессивные тенденции (но не обязательно реальные атаки). В этой же главе будет продемонстрировано, что импульсивный аспект эмоциональной агрессии может подвергаться влиянию определенных ситуационных стимулов. Говоря другими словами, основное внимание будет уделено относительно непредумышленной агрессии. В определенном смысле это паша основная линия: необходимо выяснить, на что люди способны, когда они эмоционально возбуждены и не думают ни о причинах своего возбуждения, ни о том, как им следует реагировать.</p>
    <p>Все сказанное не означает, конечно, что мышление мало влияет на эмоциональное поведение. Возбужденные люди, очевидно, оказываются под влиянием того, что они считают причиной своего возбуждения, и даже того, как они его интерпретируют. Поэтому в следующей главе будет обсуждаться влияние мыслей, интерпретаций и целей (намерений) на реакции людей, подвергшихся фрустрирующим воздействиям. Я попытаюсь также соотнести мой анализ с современными психологическими теориями эмоций и представлю краткий обзор новейших теоретических подходов в этой области, прежде чем излагать мою собственную концепцию развития и действия реакции гнева.</p>
    <p>И последнее необходимое уточнение. То, что я сосредоточился на исследованиях эмоциональной агрессии, не предполагает, разумеется, что инструментальная агрессия является не столь значимой или малораспространенной. Ясно, что люди часто совершают агрессивные действия для того, чтобы получить те или иные выгоды, и в своей книге я буду часто обсуждать этот тип поведения. Тем не менее психологи и специалисты в области психического здоровья, на мой взгляд, до сих пор не уделяли эмоциональной агрессии достаточного внимания. Я попытаюсь исправить эту диспропорцию.</p>
    <subtitle><emphasis>Следствия фрустраций</emphasis></subtitle>
    <p>Самая распространенная в современной науке теория агрессии утверждает, что люди становятся агрессивными, когда они подвергаются фрустрациям, то есть когда они не в состоянии достичь своих целей или не получают ожидаемых вознаграждений. Приведенный нами пример жестокого обращения матери со своим ребенком, с точки зрения этой теории, объясняется блокированием ряда потребностей и вызванными этим фрустрациями: отсутствием нормальных жилищных условий и материальных благ, которые она ожидала и надеялась иметь, невозможностью уединения и требованиями ее хозяйки, непослушанием дочери и всеми другими вещами, связанными с несбывшимися надеждами.</p>
    <p>Эта теория заслуживает самого пристального внимания: ведь за свою историю она вдохновила сотни и сотни исследований, а главное, она и до сих пор настолько распространена, что ее влияние на научную общественность трудно переоценить. Сначала я изложу наиболее хорошо известные и точные положения этой теории, а затем представлю ее модификацию.</p>
    <subtitle><emphasis>Гипотеза «фрустрация – агрессия», 1939</emphasis></subtitle>
    <p>Хотя некоторые авторы еще на заре научной психологии отмечали, что фрустрации часто вызывают агрессивные реакции, наиболее известными сторонниками этой общепризнанной идеи стали психологи из Йельского университета, которых возглавили Доллард, Миллер, Дуб, Маурер и Сирс (John Dollard, Neal Miller, Leonard Doob, О. H. Mowrer, Robert Sears). В ставшей уже классической монографии «Фрустрация и агрессия» (Frustration and Aggression), впервые опубликованной в 1939 году, они дали точное определение термина «фрустрация» и выделили ряд факторов, влияющих, с их точки зрения, на интенсивность возникающего агрессивного поведения.</p>
    <subtitle><emphasis>Определение и основные положения</emphasis></subtitle>
    <p>Что такое фрустрация? Подобно «агрессии» слово «фрустрация» имеет множество различных значений. Даже среди психологов нет единого мнения по поводу того, что такое фрустрация; некоторые из них, говоря о фрустрации, имеют в виду внешний барьер, препятствующий достижению цели, в то время как другие обозначают этим термином внутреннюю эмоциональную реакцию, обусловленную тем или иным ограничением или препятствием на пути к цели (так, мы говорим, что «чувствуем себя фрустрированными»), Доллард и его сотрудники употребляли этот термин в первом из указанных значений. Можно сказать, что они описывали фрустрацию как внешнее условие, препятствующее индивиду в получении ожидаемых им удовольствий<sup>10</sup>.</p>
    <p>С этой точки зрения фрустрацию не следует приравнивать к простому отсутствию вознаграждения. Желаемый результат должен ожидаться. Ограничения не обязательно должны быть фрустрациями. Бедность, конечно же, лишает людей многих радостей жизни, но если мы принимаем определение Долларда и его сотрудников, то должны признать, что материальные лишения фрустрируют лишь настолько, насколько не позволяют бедному человеку иметь то, что он хотел и надеялся иметь. Строго говоря, нельзя фрустрировать тех, кому не на что надеяться. Французский социолог и политический деятель Алексис Токвиль (Alexis de Tocqueville, 1805–1859) в своей знаменитой книге «О демократии в Америке» (в русском переводе вышла в 1897 году) выражал, по сути, ту же самую идею фрустрации, когда утверждал, что ослабление тирании фактически может вести к политической смуте. Граждане страны могут «терпеливо сносить» гнет и несправедливость до тех пор, пока не дойдет до того, что «никакое улучшение положения не представляется возможным». Однако, замечает Токвиль, как только в умах появляется хотя бы проблеск осознания возможности облегчить страдания, то далее угнетение становится непереносимым. В то время как раньше граждане были только апатичными, теперь, с появлением надежды, они становятся активно негодующими<sup>11</sup>.</p>
    <p>С этой точки зрения легко объяснимы, например, выступления протестующих китайских студентов в мае-июне 1989 года. Проведенная правительством экономическая либерализация и внедрение западных технологий пробудили у молодежи надежду и на политическую либерализацию. Политический гнет, который раньше они терпели молча, стал злом, теперь уже неприемлемым.</p>
    <subtitle><emphasis>Соотношение «фрустрация – агрессия»</emphasis></subtitle>
    <p>Доллард и его коллеги полагали, что любое агрессивное действие детерминировано предшествующей фрустрацией. Однако, как я уже отмечал в нескольких более ранних работах (см.: Berkowitz, 1989), эта концепция оказалась слишком размытой и не позволяла дифференцировать такие важные понятия, как эмоциональная и инструментальная агрессия. Инструментальная агрессия, также как и другие инструментальные действия, может быть результатом научения. В этом случае человек наблюдает за другими людьми, которым приносят выгоду их агрессивные действия, усваивает такое поведение, и теперь уже его собственные агрессивные действия совсем не обязательно должны порождаться предшествующими фрустрациями. По-видимому, было бы лучше ограничить соотношение «фрустрация – агрессия», говоря, что барьер на пути к достижению цели генерирует стимуляцию эмоциональной агрессии – тенденцию причинить вред другому лицу, и это становится самоцелью.</p>
    <p>Сформулировав свой основной постулат, теоретики из Йельского университета обратились затем к факторам, могущим влиять на интенсивность порождаемого фрустрацией агрессивного побуждения. Я коротко изложу результаты проведенного анализа, и затем мы посмотрим, сколь эффективно их можно применить к ситуации, знакомой большинству из нас.</p>
    <p>Вновь переформулировав оригинальную терминологию, можно сказать, что для Долларда и его сотрудников сила порождаемой фрустрацией стимуляции к агрессии прямо пропорциональна степени удовлетворения, которое фрустрированный индивид предвосхищал и не получил. Они доказывают, что люди, неожиданно столкнувшиеся с препятствием на пути к цели, тем более склонны причинять ущерб кому-то другому, чем интенсивнее предвкушавшееся удовольствие, чем полнее ограничения (препятствия) в получении каких угодно удовольствий и чем чаще блокируются попытки достижения целей.</p>
    <p>Открытая агрессия не является неизбежной: альтернативные реакции на фрустрацию. Доллард и его коллеги понимали, разумеется, что не всякая фрустрация ведет к агрессии. В своей первой монографии они объясняли неагрессивные реакции в основном либо слишком слабым побуждением к агрессии, либо подавлением агрессивного драйва, вызванным угрозой наказания. Очевидно, что мы будем сдерживаться и не начнем атаковать кого-либо, если полагаем, что наши агрессивные действия доставят нам серьезные неприятности. Однако существует по крайней мере еще одна причина, по которой агрессия может открыто не проявляться. Два года спустя после опубликования упомянутой монографии Нил Миллер указал еще на один фактор, который может влиять на вероятность агрессивной реакции. Этот фактор связан с тем, сформированы или нет у индивида другие способы реагирования на фрустрации. В опубликованной в 1941 году статье Миллер утверждает, что фрустрации возбуждают целый ряд различных тенденций, из которых лишь одна «запускает» агрессивное поведение (Miller, 1941). Индивид, стремление к цели которого блокируется, может одновременно иметь различные желания, пусть и не одинаковой интенсивности, например, хотеть избежать неприятной ситуации, преодолеть какие-то трудности, сформировать альтернативные цели и атаковать препятствие. Эти неагрессивные тенденции могут быть более сильными, нежели агрессивное побуждение, и таким образом маскировать агрессивную тенденцию. Однако, считает Миллер, если фрустрация постоянная, то альтернативные тенденции будут ослабевать, а агрессивные в то же время усиливаться и, следовательно, вероятность открытой агрессии будет повышаться.</p>
    <p>Хотя Миллер и не сформулировал этого прямо, но его модификация, очевидно, предполагает, что люди могут научиться неагрессивным способам реагирования па фрустрации, – и это, разумеется, верно. Например, опыт нашего детства может научить нас тому, что в тех ситуациях, когда мы сталкиваемся с препятствиями на пути к цели, выгоднее реагировать конструктивно. В дальнейшем мы можем применить результаты этого нашего научения в ситуациях, когда мы подвергаемся фрустрации, то есть мы можем попытаться преодолеть препятствие, действуя рационально и контролируя свои эмоции. С другой стороны, с возрастом мы можем научиться тому, что часто можно получить желаемое, атакуя тех, кто нас фрустрирует. Как следствие, люди с большой готовностью могут реагировать агрессивно, когда их ожидания не оправдываются. Даже вознаграждения, которые они получают за неагрессивное поведение, в общем, могут повлиять на то, как они действуют, когда их надежды рушатся. Обычно дети, которые получали вознаграждения за неагрессивное поведение, проявляют относительно менее выраженную склонность атаковать других, когда не могут получить то, что им хочется (см.: Davitz, 1952).</p>
    <p>Все сказанное не означает, однако, что идея «фрустрация – агрессия» не отражает действительности. Научение и опыт могут повысить или понизить вероятность того, что блокирование достижения цели приведет к открытой агрессии, но всегда остаются некоторые шансы на то, что фрустрация вызовет стимуляцию агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Применение концепции «фрустрация – агрессия»</emphasis></subtitle>
    <p>Теперь я применю результаты проведенного анализа к ситуации, знакомой большинству из нас, – футбольной игре – и попытаюсь показать, что многие вещи, кажущиеся не соответствующими данной теории, могут, однако, быть вполне объяснимы именно с ее точки зрения.</p>
    <p>Во время любого осеннего уик-энда миллионы американцев наблюдают, как две команды молодых людей подвергаются серии фрустраций. Они видят, как игроки противоборствующих команд толкают, блокируют, наносят удары друг другу. Одна команда стремится силой и напором переиграть другую, а их соперники с таким же упорством и решимостью стараются не допустить этого. Представим себе – нападающий делает пас. Игрок мчится по полю, резко сворачивает в сторону (обходя защитника) и перехватывает отпасованный ему мяч, демонстрируя великолепное спортивное мастерство. Но увы, завладев мячом, он не успевает пробежать и десятка метров в сторону ворот противника. Неожиданно появившийся игрок чужой команды, сбив его с ног, отнимает мяч. Фрустрирован ли игрок такой неудачей? Он пробежал с мячом всего лишь несколько метров, даже не успев приблизиться к воротам на подходящее для броска расстояние. Что же, однако, делает поднявшийся на ноги игрок? Нападает ли он на того, кто сбил его с ног, отобрав мяч, кричит ли на него в ярости? Нет, как подтвердит большинство телезрителей, по всей вероятности, он дружески хлопнет противника по спине или по плечу и спокойно присоединится к своей команде.</p>
    <p>Это обыденное происшествие, пожалуй, может служить достаточно хорошим подтверждением валидности теории «фрустрация – агрессия». Почему игроки не становятся все более агрессивными по мере продолжения игры, вновь и вновь сталкиваясь с препятствиями на пути к цели? Как я покажу дальше, соперничество может генерировать стимуляцию агрессии. Однако, вместо того чтобы становиться все более и более агрессивными, соперники демонстрируют по отношению друг к другу на удивление мало враждебности. Конечно, игроки могли подавлять свои агрессивные тенденции по причине угрозы наказания за «неспортивное поведение», или они могли научиться другим, неагрессивным способам реагировать на фрустрации. Тем не менее в большинстве матчей можно обнаружить лишь очень мало свидетельств того, что у игроков имеются агрессивные желания.</p>
    <p>Единственным объяснением неагрессивности игроков может быть только то, что они не были фрустрированы. Как упоминалось ранее, мы не можем сказать, что люди фрустрированы, до тех пор, пока они не почувствуют возможности достижения своих целей. Быть может, игрок, завладевший мячом в нашем гипотетическом примере, надеялся его получить, но не особенно рассчитывал на то, что сумеет пробежать с ним большое расстояние. В этих обстоятельствах он не только не был фрустрирован тем, что не смог забить гол, но даже испытал удовлетворение от того, что ему удалось хотя бы получить мяч.</p>
    <p>Таким образом, было бы удивительно, если бы кто-то из игроков по ходу матча оказался сильно фрустрирован. Вспомним, что интенсивность агрессивного побуждения, вызванного блокированием достижения цели, теоретически прямо пропорциональна степени ожидавшегося удовлетворения. Это предвосхищаемое чувство удовлетворения должно увеличиваться по мере приближения к цели. Как теория, так и результаты исследований говорят нам, что обычно мы не так уж много думаем о радости, которую испытаем, достигнув своей цели, пока она еще достаточно далека, но по мере приближения к ней начинаем предвосхищать возможные удовольствия. Применив эти рассуждения к футбольной игре, мы увидим, что игроки в начале матча, скорее всего, и по думают о радости победы, а как следствие, не могут быть существенно фрустрированы действиями соперников. По всей вероятности, они будут значительно более агрессивно возбужденными, если потерпят поражение в последние секунды матча, после того как до этого момента вели в счете, когда они уже предвосхищали радость победы, но их надежды внезапно рухнули.</p>
    <subtitle><emphasis>Все ли виды фрустрации порождают агрессию?</emphasis></subtitle>
    <p>Я показал, как можно было бы объяснить, с точки зрения теории Долларда и его коллег, относительное отсутствие вспышек насильственной агрессии на футбольном поле. Однако сводится ли все только к этому? Не существуют ли другие причины, в силу которых футболисты не проявляют выраженной агрессии, порождаемой фрустрациями?</p>
    <p>Со стороны ряда социальных ученых вскоре после опубликования монографии Долларда и его сотрудников последовали критические выступления по поводу концепции «фрустрация – агрессия»<sup>12</sup>.</p>
    <p>В этих выступлениях постоянно возникал следующий вопрос: все ли виды фрустрации продуцируют агрессивные тенденции? Мы становимся агрессивными, так полагали эти критики, не просто оттого, что нам препятствуют в достижении наших целей. Мы ведем себя агрессивно только лишь тогда, когда считаем, что с нами поступили несправедливо или незаконно, либо расцениваем действия других как направленные лично против нас.</p>
    <subtitle><emphasis>Только произвольные (незаконные) фрустрации</emphasis></subtitle>
    <p>Николас Пасторе изучал этот вопрос в исследовании, которое получило широкую известность в научных кругах (Pastore, 1952). Испытуемые – студенты колледжа знакомились с описаниями десяти фрустрирующих ситуаций. Затем их просили представить себя в каждой из этих ситуаций и рассказать, как бы они реагировали. В одном случае описания представляли «произвольные» (намеренные) фрустрации, например: «вы ждете автобус, а водитель намеренно проезжает мимо вас», в другом же описывались десять ненамеренных фрустрирующих ситуаций, в том числе и вариант инцидента с автобусом: «вы ждете автобус на остановке, а он проезжает мимо вас, направляясь в гараж». Как и следовало ожидать, студенты отвечали, что они с гораздо большей вероятностью разозлились бы и реагировали агрессивно в ситуациях «произвольной», то есть намеренной фрустрации.</p>
    <p>Можно было бы критически оценить некоторые аспекты исследования Н. Пасторе, включая валидность ответов испытуемых; им, скажем, не хотелось признаваться, что они чувствовали бы себя фрустрированными в случае, если действия других людей явно оправданны или законны<sup>13</sup>.</p>
    <p>И тем не менее не приходится сомневаться в том, что люди испытывают более сильные фрустрации, если они рассматривают действия других людей, создающие препятствия на их пути к цели, как несправедливые (или «произвольные», или незаконные)<sup>14</sup>;</p>
    <p>По поводу примера с футбольным матчем критики могут сказать, что игроки не проявляют значительной агрессии, потому что они рассматривают переживаемые во время игры фрустрации как совершенно законные. Они знают, что их противники всего лишь следуют правилам, когда пытаются помешать им забить гол. Игроки могли бы, однако, прийти в ярость, если бы увидели, что противная сторона нарушает правила и ведет «грязную игру».</p>
    <subtitle><emphasis>«Произвольные» (намеренные) фрустрации как нарушения ожиданий</emphasis></subtitle>
    <p>Пасторе попытался ограничить рамки гипотезы «фрустрация – агрессия», утверждая, что только произвольные фрустрирующие действия, которые идут вразрез с принятыми людьми правилами поведения, продуцируют (генерируют) агрессивные тенденции. Однако явная произвольность фрустрации может быть вполне объяснимой в терминах оригинальных формулировок Долларда и его сотрудников (1939) и, таким образом, никак не ограничивает проведенного ими анализа. Почти на 30 лет раньше Долларда Джон Кригерман и Филип Уорчел указывали, что произвольно создаваемые помехи на пути к цели обычно бывают неожиданными (Kregarman &amp; Worchel, 1961). Если мы на остановке ждем автобус и видим, как он «произвольно» проходит мимо, эго не может не вызвать нашего удивления как явное нарушение правил. Не объясняется ли, по крайней мере частично, наше сильное возмущение в подобных случаях тем, что нелегитимное препятствие на пути к желаемой цели оказывается неожиданным?</p>
    <subtitle><emphasis>Невозможность получить желаемые удовольствия как детерминанта агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Согласно нашим рассуждениям, когда люди рассчитывают достичь определенной цели или получить некоторое вознаграждение, обычно они предвосхищают удовольствия, связанные с этой целью или вознаграждением. И чем больше ожидаемое удовольствие, тем сильнее они будут фрустрированы, если надежды рушатся. Подтверждением нашего анализа может служить интересный эксперимент С. Уорчела, который показывает, что фрустрации возбуждают наиболее сильные агрессивные тенденции, когда 1) полученный результат значительно менее привлекателен сравнительно с ожидавшимся и 2) субъект предвосхищал удовольствия, связанные с достижением желаемого результата (Worchel, 1974).</p>
    <cite>
     <p>В этом исследовании молодые люди, студенты университета, имели основания надеяться, что за участие в эксперименте они получат одно из трех возможных вознаграждений: определенное количество зачетных баллов, флакон одеколона или пять долларов наличными. Сначала испытуемые оценивали, насколько эти вознаграждения для них привлекательны. Затем экспериментатор варьировал степень предвосхищения испытуемыми удовольствия от получения вознаграждения. Одной трети испытуемых было предложено представлять себе удовольствие, которое они будут испытывать, получив данное конкретное вознаграждение (назовем их группой с высоким уровнем предвосхищения удовольствия). Другой трети было сказано, что они получат то вознаграждение, которое ими было оценено как наиболее привлекательное, но никак не побуждали думать о вознаграждении (группа с умеренной степенью предвосхищения вознаграждения). Остальных испытуемых просто информировали, что помощник экспериментатора выдаст им одно из трех возможных вознаграждений, не уточняя, какое именно (группа без предвосхищения вознаграждения). Установив эти различия в степени предвосхищения, экспериментатор затем вызывал у испытуемых разочарования разного уровня. Испытуемые выполняли ряд задач, и затем помощник экспериментатора «рассчитывался» с ними, выдавая каждому одно из вознаграждений. В каждой из групп одна треть испытуемых получала вознаграждение, оцененное ими как наиболее привлекательное, другая треть – второе по степени привлекательности, а остальным было выдано вознаграждение, оцененное ими ранее как наименее привлекательное. Исследователь определил враждебность испытуемых, попросив их оценить, насколько хорошо его помощник провел эксперимент. На рисунке приведены результаты.</p>
    </cite>
    <image l:href="#i_009.jpg"/>
    <p>Враждебность к распределявшему призы (индексированная на основание оценок испытуемыми проведения им эксперимента) как функция ожидаемого вознаграждения.</p>
    <empty-line/>
    <p>На графике хорошо видно – и это согласуется с нашим анализом, – что чем менее привлекательным для испытуемых было вознаграждение, тем более враждебно они оказались настроены по отношению к человеку, выдававшему вознаграждение, но особенно сильно это выражалось, когда участники эксперимента предвосхищали удовольствие от получения предпочитаемого ими вознаграждения. Чем больше было расхождение между тем, чего они желали, и тем, что получили, тем сильнее был<sup>3</sup> возникающая при этом враждебность.</p>
    <p>Эти результаты проливают свет на важный феномен: невозможность получить предвосхищаемое удовлетворение может генерировать побуждение к агрессии. Я убежден, что мы можем наблюдать подобный тип реагирования во многих сферах жизни, и думаю, что с ним связаны многие случаи нарушения общественного спокойствия и даже революции, которые происходят, когда быстро нарастающие ожидания не получают реализации. В силу социальной значимости данного феномена несколько позже я вернусь к более подробному обсуждению нереализующихся ожиданий. Здесь же я хотел бы высказать некоторые возражения по поводу классической гипотезы «фрустрация – агрессия».</p>
    <subtitle><emphasis>Фрустрации, приписываемые намеренно плохому поведению другого лица</emphasis></subtitle>
    <p>Большинство возражений, выдвигаемых в настоящее время против концепции Долларда и его сотрудников, сводится к тому, что фрустрация, для того чтобы она могла породить агрессию, должна быть атрибутирована намерено плохому поведению кого-то другого. Суть этого аргумента состоит В том, что мы не будем возмущаться, негодовать, злиться из-за невозможности достичь цель, если мы не считаем, что фрустрирующий нас человек стремился намеренно и несправедливо создавать нам препятствия на пути к цели. Если бегущего футболиста толкает противник и он падает, не успев завладеть посланным ему мячом, он, вероятно, не будет проявлять агрессию, если считает, что толчок был нечаянным, но будет фрустрирован, если подумает, что его толкнули намеренно. Поскольку такая аргументация представляется вполне убедительной и широко распространена, позвольте рассмотреть ее несколько внимательнее.</p>
    <subtitle><emphasis>Атрибуция фрустрации</emphasis></subtitle>
    <p>Согласно этой альтернативной интерпретации, <emphasis>атрибуции</emphasis> людей, то есть то, как они рассматривают препятствия на пути к цели, определяют их реакции на фрустрацию. На языке <emphasis>теории атрибуции</emphasis>, который используется многими социальными психологами, можно сказать, что фрустрированный индивид (в моем примере футболист, которому был отпасован мяч), вероятно, будет разозлен на того, кто препятствует достижению его цели (защитник другой команды), только в том случае, если он припишет действиям этого человека определенные характеристики, а именно: действия должны рассматриваться как внутренне детерминированные (то есть обусловленные, например, мотивацией или особенностями личности фрустратора скорее, нежели внешним ситуационным давлением), <emphasis>контролируемые</emphasis> (то есть фрустратор намеренно совершает действия или, по крайней мере, мог не совершать их, если бы захотел) и неправильные (то есть нарушающие общепринятые правила поведения)<sup>15</sup>.</p>
    <p>Неудивительно, что намеренные фрустрирующие действия порождают агрессивные реакции. Ведь если пас попросят припомнить случай, когда нам приходилось испытывать чувство гнева, то мы скорее всего вспомним эпизоды, когда кто-то намеренно поступал с нами нехорошо или несправедливо. Эверилл сообщает результаты исследования, которые демонстрируют как раз подобный эффект. Он просил участников исследования (студентов университета) ответить на ряд вопросов относительно того, что вызвало «наиболее интенсивное состояние гнева», которое им пришлось испытать в течение предшествующей недели. По словам Эверилла,</p>
    <cite>
     <p>«подавляющее большинство испытуемых сообщали, что это был либо произвольный (намеренный) и несправедливый инцидент – 51 %, либо такой, которого можно было не допустить – 31 %. Относительно немногие указывали, что причинами гнева явились события, которые они считали намеренными, но оправданными —11 %, либо неизбежными – 7 %» (Averill, 1982, р. 171).</p>
    </cite>
    <p>Оценивая фрустрирующее событие как «произвольное» (намеренное) или такое, которого «в принципе можно было избежать», эти люди в основном говорили, что, по их мнению, случившееся было следствием тех или иных внутренних характеристик лица, на которое они возлагали ответственность (например, его намерения), и что они считали этого человека контролирующим свои действия. Кроме того, в большинстве случаев провоцирующее их гнев поведение другого человека рассматривалось как несправедливое, нарушающее общепринятые правила поведения.</p>
    <subtitle><emphasis>Почему атрибуции могут влиять на агрессивные реакции? Агрессивные тенденции, вызванные ограничениями</emphasis></subtitle>
    <p>Более подробно я буду рассматривать этот вопрос далее. А здесь хотел бы только обратить внимание на некоторые причины, из-за которых атрибуции часто ведут к интенсивным агрессивным реакциям. Во-первых, как я указывал при рассмотрении произвольных (намеренных) и неоправданных (нелегитимных) фрустраций, многие из нас способны переносить те или иные ограничения (фрустрирующие ситуации), если мы приписываем их случайным причинам и не считаем направленными против нас лично. В моем гипотетическом примере с футбольной игрой игрок, которому был отпасован мяч, мог бы считать социально недопустимым реагировать гневом на случайное событие.</p>
    <p>В результате он может удержаться от нападения на противника и даже отрицать свой гнев, если думает, что действия защитника из другой команды не были намеренными.</p>
    <p>В эксперименте Э. Бернштейна и Ф. Уорчела, проведенном лет тридцать с лишним назад, был продемонстрирован эффект подобного вида подавления агрессии.</p>
    <cite>
     <p>Исследователи собрали группу молодых людей – студентов университета и попросили выработать общее решение поставленной перед ними проблемы. В каждой из двух фрустрирующих ситуаций оказывалось, что группа не может решить задачу в отведенное время, потому что один из ее членов (на самом деле помощник экспериментатора) задерживал принятие решения, постоянно задавая всевозможные вопросы. В ситуации ненамеренной фрустрации члены группы видели, что у этого субъекта была приемлемая причина, оправдывающая его поведение (он носил слуховой аппарат из-за дефектов слуха), в то время как в ситуации произвольной (намеренной) фрустрации подобной ясной и приемлемой причины поведения помощника экспериментатора не было. Затем экспериментаторы определяли отношение членов группы к «подсадной утке». Важнее всего для нас здесь то, что наивным участникам исследования разрешалось отвергать одного из членов группы и отстранять его от участия в дальнейшей работе. Испытуемые, оказавшиеся в намеренно фрустрирующей ситуации, которые фрустрировались необъяснимыми для них вмешательствами подставного лица, единодушно и публично потребовали исключить его из состава участников работы. В случае, если испытуемым казалось, что у него были достаточные основания для постоянного задавания вопросов, то есть в ситуации ненамеренной фрустрации, помощника экспериментатора не прогоняли. Тем не менее и в этом случае испытуемые высказывали неблагоприятные оценки в адрес «подсадной утки», но только если думали, что эти оценки не будут известны остальным членам группы. Очевидно, внутренне они были настроены к нему крайне враждебно, но не хотели открыто проявлять свое отношение (Burnstein &amp; Worchel, 1962).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Интерпретация фрустрации как атаки против личности</emphasis></subtitle>
    <p>Атрибуции несомненно оказывают большее влияние, чем механизмы подавления агрессии. Не следует ли в таком случае полагать, что предположительно намеренные и контролируемые действия фрустратора будут рассматриваться как личная атака? Если так, то невозможность получить желаемое может быть особенно неприятной. При этом фрустрированный человек не только не получает то, на что рассчитывал и что хотел получить, но, кроме того, ему может быть особенно мучительна мысль о личной неприязни фрустратора.</p>
    <subtitle><emphasis>Даже непреднамеренная фрустрация может привести к агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Здесь я хотел бы подчеркнуть следующее: хотя представления людей о причинах их фрустраций могут влиять на вероятность того, что они будут открыто атаковать кого-то, они могут вести себя агрессивно и тогда, когда блокирование их стремления к цели было ненамеренным или оправданным (легитимным). Агрессивные побуждения не всегда бывают явными, и кроме того, иногда даже социально адекватные фрустрации порождают агрессивные тенденции.</p>
    <subtitle><emphasis>Наблюдения в естественных условиях</emphasis></subtitle>
    <p>Исследования, проводимые в естественных условиях, за пределами лаборатории, подтверждают агрессивные реакции людей на фрустрации. В качестве примера вспомним, что в приводимом выше исследовании Эверилла 11 % участников сообщали о том, что переживали состояние гнева, будучи фрустрированы намеренным, хотя и социально адекватным поведением других людей, а еще 7 % участников признавались, что причинами их гнева были фрустрации, вызванные инцидентами, которых нельзя было избежать. Эти люди не считали, что с ними обошлись дурно или несправедливо, и все же они реагировали гневом, когда им препятствовали в достижении целей. Если бы участники исследования могли совершенно искренне признаться в том, что переживали подобные эмоциональные реакции, то эти цифры были бы гораздо больше.</p>
    <subtitle><emphasis>Соперничество</emphasis></subtitle>
    <p>Как дело обстоит с соперничеством? Порождает ли соперничество из-за скудных ресурсов агрессивные тенденции, как следовало бы ожидать исходя из концепции «фрустрация – агрессия»? Я уже отмечал, что ситуации соперничества могут рассматриваться как фрустрации. В конце концов, соперничающие понимают, что противники могут лишить их вознаграждения (или тех или иных позитивных результатов), и эта предвосхищаемая фрустрация может стимулировать агрессивные тенденции. Следовательно, во многих ситуациях конкуренции соперники будут активно мешать друг другу в достижении целей, что опять-таки будет порождать все новые и новые фрустрации.</p>
    <p>Существует противоположная позиция в отношении соперничества, а именно точка зрения, согласно которой соперничество может быть благотворным. Психодинамически ориентированные теоретики, а также ряд других авторов утверждают, что человеческая личность – это резервуар накапливающейся энергии, и поэтому они считают, что мы можем получать разрядку суммирующихся агрессивных побуждений в борьбе с нашими соперниками в легитимных видах соперничества. Так, например, много лет назад знаменитый психиатр В. Меннингер утверждал, что спортивные игры могут снимать напряжение, создаваемое «инстинктивными» агрессивными импульсами. Эта разрядка агрессии может достигаться, по мнению Меннингера, не только при занятиях активными видами спорта, но даже и в «сидячих интеллектуальных состязаниях», таких, например, как шахматы (Menninger, 1942).</p>
    <p>Хотя этот взгляд на соперничество широко распространен, исследования многократно показывали, что соперничество скорее продуцирует враждебность, нежели способствует установлению дружественных отношений. Более того, антагонизм может возникать, даже если соперничество вполне легитимно и реализуется без каких-либо нарушений установленных правил поведения.</p>
    <p>Это хорошо подтверждают результаты широко известного эксперимента М. и К. Шериф (Sherif &amp; Sherif, 1953).</p>
    <cite>
     <p>Исследование, проведенное в бойскаутском лагере с благополучными подростками из семей, относящихся к среднему классу, проходило через три фазы. Во время первой фазы, которая длилась три дня, были организованы различные виды активных занятий, так что исследователи смогли установить, кто из мальчиков с кем дружит. Затем эти дружеские отношения были намеренно разрушены во второй фазе, которая длилась пять дней. Подростки были разделены на две группы таким образом, что в каждой из них оказались мальчики, не питавшие друг к другу особых симпатий. Две вновь образованные группы (Орлы и Гремучие Змеи) во второй фазе были изолированы друг от друга так, что в каждой из них формировались довольно тесные связи. Во время последней фазы эксперимента была организована серия спортивных игр, в которых Орлы и Гремучие Змеи соревновались за получение привлекательных призов. В условиях подобного соперничества мальчики не восстановили прежних дружеских отношений; вместо этого они демонстрировали явно враждебные отношения к членам соперничающей группы. Начались взаимные оскорбления, а затем, по мере продолжения состязаний (и повторяющихся фрустраций), соперничество временами стало переходить в открытую агрессию. Члены противостоящих групп бросали друг в друга куски еды в столовой, совершали набеги на бараки, и дело доходило даже до кулаков. Агрессия вскоре достигла такой интенсивности, что исследователи постарались восстановить мир посредством фейерверков, показа кинофильмов и даже организации «братского» обеда. Все это, однако, не дало желаемых результатов. Две группы воспользовались общим обедом как возможностью объявить «войну» друг другу. Соперничество со всей очевидностью привело к враждебности и агрессии. Вражда перечеркнула возникшую вначале дружбу.</p>
    </cite>
    <p>Из описанного эксперимента не следует делать вывод о том, что подобным образом можно воздействовать только на детей и/или что порожденная соперничеством агрессия возможна только в случаях игрового поведения. Даже взрослые могут стать серьезно антагонистичными по отношению к тем, с кем они вынуждены соперничать из– за скудных ресурсов. В подобных обстоятельствах не только мужчины, но и женщины могут стать агрессивными в отношении соперников. Например, женщины Замбии часто демонстрируют агрессивное поведение по отношению друг к другу, когда соперничают из-за внимания мужчин (Schuster, 1983).</p>
    <subtitle><emphasis>Экспериментальные данные. Лабораторные исследования соперничества</emphasis></subtitle>
    <p>Значительное число лабораторных исследований также подтверждает негативные следствия соперничества. Я приведу здесь обзор результатов этих исследований, два из которых представляют особенный интерес.</p>
    <p>В одном из них Уорчел, Андреоли и Фольгер (Worchel, Andreoli &amp; Folger, 1977) создали тщательно контролируемый лабораторный аналог полевого эксперимента М. и К. Шериф и получили в принципе сходные результаты. В той фазе этого исследования, которая представляет для нас особенный интерес, в группе испытуемых – студентов университета обоего пола – сформировалась враждебная установка к другой группе просто потому, что они считали, что те с ними соперничают.</p>
    <p>В другом эксперименте было показано, что результаты конкуренции могут влиять на интенсивность активированных соперничеством агрессивных тенденций. В этом исследовании учащиеся первого класса играли попарно в разные игры, часть из которых была связана с соперничеством, другая – нет. В играх, связанных с соперничеством, экспериментатор манипулировал результатами таким образом, что в каждой паре один из участников выигрывал в большинстве случаев, а другой, соответственно, большей частью проигрывал. Затем пары были разделены, и каждый ребенок играл с игрушками, в то время как наблюдатели фиксировали их действия.</p>
    <p>Дети, которые вначале играли в игры, связанные с соперничеством, демонстрировали в своих одиночных играх значительно больше агрессивности, нежели дети, которые играли в игры, не связанные с соперничеством. Разумеется, те дети, которые проигрывали в большей части игр, проявляли больше агрессивности, но даже и чаще выигрывавшие были несколько более склонны к агрессивности по сравнению с теми детьми, которые не были вовлечены в соперничество. Соперничество явно активировало у детей агрессивные тенденции, и более того, мы вновь видим, что это произошло даже при том, что соперничество с виду было справедливым и принятые правила не нарушались (Nelson, Gelfand &amp; Hartmann, 1969).</p>
    <subtitle><emphasis>Повышение настроения, а не «разрядка» энергии</emphasis></subtitle>
    <p>Если существует так много свидетельств, подтверждающих, что соперничество усиливает агрессию (хотя в некоторых других исследованиях получены иные результаты), читатель вправе спросить, почему многие люди считают, что конкуренция может редуцировать агрессивные побуждения. Главной причиной подобного суждения, на мой взгляд, является то, что мы ошибочно приписываем улучшение настроения разрядке агрессивной энергии. На самом же деле мы, вероятно, испытываем эмоциональный подъем оттого, что 1) мы получили удовольствие от соперничества (может быть, потому, что выигрывали) и 2) мы были так вовлечены в соревнование, что перестали думать о тех вещах, которые нас фрустрировали, и, следовательно, перестали из-за них волноваться. В любом случае агрессивные тенденции более не активизировались.</p>
    <p>Важно иметь ввиду эти возможности. Они свидетельствуют о том, что наше побуждение к агрессии может быть редуцировано, когда наше настроение улучшается и когда мы перестаем «пережевывать» в мыслях обиды или несправедливости, которые, как мы считаем, были допущены по отношению к нам. Я еще буду говорить об этом подробнее в части 4, при обсуждении контролирования агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Реакции гнева на депривации у детей</emphasis></subtitle>
    <p>Другого рода свидетельства в пользу концепции «фрустрация – агрессия» также представляют для нас существенный интерес. Еще во время Первой мировой войны Джон Уотсон (J. Watson), один из отцов-основателей бихевиоризма, предположил, что гнев является врожденной реакцией на ограничение. Когда он и Б. Морган препятствовали двигательной активности маленьких детей, прижимая их ручки К туловищу и удерживая от движения ножки, то дети реагировали такими проявлениями гнева, которые исследователи обозначили как «ярость» (обычно при этом дети вырывались, пинались, наносили куда попало удары ручками и ножками). Однако в других исследованиях эти результаты не подтвердились, и многие детские психологи сомневаются в том, действительно ли маленькие дети реагируют гневом на ограничение их двигательной активности.</p>
    <p>Стенберг и Кэмпос разрешили это противоречие, исследуя выражения лиц у детей, подвергающихся ограничениям. На протяжении ряда лет П. Экман и его сотрудники исследовали эмоциональные состояния и показали, что они сопровождаются специфическими выражениями лица, которые определенно являются врожденными, а не заученными. Когда, например, люди находятся в состоянии гнева, независимо от того, принадлежат ли они к относительно примитивному обществу или к технически высокоразвитой западной культуре, у них «опускаются и сходятся вместе брови, веки становятся напряженными, а взгляд жестким» (Ekman &amp; Friesen, 1975). Опираясь на эти данные, Стенберг и Кэмпос (Stenberg &amp; Campos, 1990) провели экспериментальное исследование, в котором экспериментатор прижимал ручки детей к их бокам (не дольше трех минут) до тех пор, пока дети не начинали реагировать гневом. Видеокамера фиксировала экспрессию лица и телесные реакции детей, и полученный материал тщательно анализировался.</p>
    <subtitle><emphasis>Реакции детей зависят от их возраста</emphasis></subtitle>
    <p>Экспрессия лица у одномесячных младенцев выражает лишь страдания и дистресс, в то время как у четырех– и семимесячных детей наблюдаются также и реакции гнева (интересно, что использованный авторами метод оценивания давал возможность исключить признаки боли и дискомфорта, так что было ясно, что дети более старшего возраста проявляли не просто общее неудовольствие).</p>
    <p>Для нас важно то, что в этом исследовании была показана врожденная связь между фрустрацией и гневом. Полученные данные позволяют считать экспрессию лица у детей более старшего возраста признаком того, что можно назвать «чувством гнева», источником которого были ограничения, не позволяющие им делать то, что они хотели.</p>
    <subtitle><emphasis>Некоторые условия, повышающие вероятность агрессивных реакций на фрустрацию</emphasis></subtitle>
    <p>Я неоднократно отмечал, что не каждая фрустрация ведет к открытому нападению. Очевидно, целый ряд условий может влиять на вероятность того, что люди будут вести себя агрессивно, когда им препятствуют в достижении их целей. Некоторые из этих условий уже упоминались.</p>
    <p>Во-первых, агрессивные тенденции, вызванные фрустрациями, могут подавляться, потому что люди думают, что за открытое агрессивное поведение они будут тем или иным образом наказаны (по крайней мере, неодобрением). Подобное подавление агрессии особенно вероятно, па мой взгляд, в тех случаях, когда люди считают, что фрустрация согласуется с социальными ролями и не является атакой против личности. Другими словами, мы склонны считать, что неправильно вести себя агрессивно, если с нами не поступали дурно (несправедливо) или если нам воспрепятствовали в достижении желаемой цели на законном основании или же случайно (непреднамеренно).</p>
    <p>Таким образом, как отмечал Н. Миллер (Miller, 1941) в своей работе, содержащей модификацию классической концепции «фрустрация – агрессия», многие люди научаются реагировать на фрустрацию неагрессивным поведением. Когда они видят, что не в состоянии достичь желаемой цели, то могут действовать согласно тем или иным побуждениям, не атакуя того, кто явился препятствием в достижении цели или создал его. Например, они могут попытаться устранить препятствие, действуя рациональным способом, или переключиться на другую (замещающую) цель, или выйти из фрустрирующей ситуации. Тем не менее, если препятствие сохраняется и/или появляется все снова и снова, стимуляция к агрессии, по всей вероятности, будет усиливаться. В результате агрессивная тенденция будет становиться более сильной сравнительно со склонностью реагировать альтернативным, неагрессивным способом.</p>
    <p>Вспомним также и о том, что не всякая фрустрация порождает сильную агрессивную тенденцию. Ряд факторов может оказать влияние на силу агрессивного побуждения, включая такие, например, как величина ожидавшегося и неполученного удовольствия, то, насколько полным было лишение удовлетворения, а также то, как часто данный индивид ранее лишался возможности реализовать свои желания.</p>
    <subtitle><emphasis>Пересмотр концепции «фрустрация – агрессия»</emphasis></subtitle>
    <p>Давайте проанализируем факторы, влияющие на агрессивные побуждения. Почему они влияют на интенсивность реакции на фрустрацию? Ответ не предполагает ни особой загадочности, ни глубины. Многие условия могут определять то, насколько неприятным будет для данного индивида невозможность достижения той или иной желаемой цели. Очевидно, мы будем сильнее фрустрированы, не получив того, что хотели, если мы предвосхищали большее удовольствие, нежели в том случае, когда ожидаемое удовольствие было менее значительным. Далее, чем более полно мы были лишены возможности реализации любых наших целей, тем более несчастны мы будем. Я считаю, что фрустрация продуцирует тенденцию к агрессии (см.: Berkowitz, 1989). Негативный аффект – главный подстрекатель агрессивных склонностей.</p>
    <p>Данное положение вскрывает самую важную (но не обязательно единственную) причину того, что футболисты не становятся агрессивными, когда им мешают забить гол: они не испытывают при этом достаточно сильных негативных эмоций. Аналогично, если у людей возбуждается скорее творческая активность, нежели антагонистическая установка в условиях тех или иных ограничений, можно вполне рассчитывать на то, что фрустрация не сделает их определенно несчастными.</p>
    <subtitle><emphasis>Влияние атрибуции на интенсивность недовольства</emphasis></subtitle>
    <p>Та же самая идея применима к представленному выше анализу влияния атрибуции на реакции на фрустрацию. Я утверждал, что люди бывают особенно сильно возмущенными или разозленными, если считают, что фрустратор намеренно препятствует достижению их целей. Я полагаю, что подобная ситуация вдвойне неприятна; фрустрированные при этом люди не только не в состоянии получить ожидаемое удовлетворение, но и переживают дистресс, думая, что другие люди намеренно хотели причинить им зло. Другими словами, приписывая фрустратору сознательное желание препятствовать им в достижении их целей, считая его действия сознательно контролируемыми и нарушающими социальные правила, они делают сами себя еще более несчастными. На мой взгляд, этот сильный негативный аффект ведет к агрессивным реакциям, которые часто провоцируются «произвольными» (намеренными) и/или нелегитимными фрустрациями.</p>
    <subtitle><emphasis>Сравнимы ли фрустрации и оскорбления</emphasis></subtitle>
    <p>Некоторые авторы утверждали, что фрустрации являются лишь слабыми подстрекателями к агрессии и, следовательно, намного менее важными ее источниками, нежели оскорбления и угрозы «я» личности. В поддержку своей позиции они ссылаются на эксперименты, в которых было показано, что испытуемые становятся значительно более агрессивными, подвергаясь оскорблениям, нежели в том случае, когда блокируется достижение ими своих целей (см., например: Buss, 1963, 1966, а также Baron, 1977).</p>
    <p>Однако если именно неудовольствие от фрустрации продуцирует агрессивную тенденцию, мы не можем сделать никакого подобного заключения о фрустрации в общем. Некоторые оскорбления могут не вызывать каких-либо серьезных негативных эмоций, некоторые барьеры на пути к цели определенно могут возбуждать негодование, злость и гнев. Значение имеет степень порождаемого негативного аффекта, а не то, чем он обусловлен – оскорблением или фрустрацией. В самом деле, я могу пойти даже дальше и утверждать, что и то и другое – оскорбления и фрустрации – суть подстрекатели к агрессии, ибо возбуждают неприятные переживания.</p>
    <subtitle><emphasis>Мы становимся злыми, когда нам плохо</emphasis></subtitle>
    <cite>
     <p>Кто много страдал, тот много знает.</p>
     <text-author><emphasis>«Одиссея», книга 15, строка 436.</emphasis></text-author>
    </cite>
    <cite>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Неверно, что страдание облагораживает характер…</v>
       <v>Оно делает человека мелочным и мстительным.</v>
      </stanza>
     </poem>
     <text-author><emphasis>Уильям Сомерсет Моэм. «Луна и грош».</emphasis></text-author>
    </cite>
    <p>Существуют две точки зрения на эффект, который производит страдание. Согласно первой, берущей свое начало в Древней Греции и, несомненно, разделяемой множеством людей во всем мире, страдание может быть для человека благотворно. Трудности, которые мы испытываем, горести и неприятности, которые мы переживаем, якобы определенным образом обогащают нас и даже могут сделать лучше, чем мы были прежде. Сторонники другой точки зрения, представленной, например, в романе У. С. Моэма «Луна и грош», опубликованном в 1919 году, относятся к подобным надеждам по меньшей мере скептически и утверждают, что страдание порождает враждебность.</p>
    <p>По всей вероятности, можно считать более обоснованной позицию Моэма, нежели точку зрения древних греков. Мне не очень понятно, почему столько людей поддерживают идею о том, что страдание улучшает характер. Быть может, нам хочется компенсации и мы лелеем надежду, что из плохого получится что-нибудь хорошее. Возможно, и случалось, что несчастья улучшали чью-то личность, но такое происходит, по-видимому, нечасто. Быстро накапливаются научные данные, свидетельствующие о том, что неприятные события скорее способствуют враждебности и агрессивности, чем доброте и внимательности.</p>
    <subtitle><emphasis>Негативный аффект как источник эмоциональной агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>В работах, посвященных данной проблематике, я определяю агрессию, порожденную негативными событиями, как <emphasis>«вызванную аверсивными стимулами агрессию» (aversively stimulated agression),</emphasis> поскольку она определяется такими вещами, которых индивид обычно стремится избежать. Другими психологами используются иные обозначения, как, например, «раздражительная» (<emphasis>irritable</emphasis>) агрессия или «мотивированная досадой» (<emphasis>annoyance-motivated</emphasis>) агрессия. Хотя эти термины, вероятно, и более знакомы, я буду использовать собственную формулировку с тем, чтобы подчеркнуть два основных момента:</p>
    <cite>
     <p>1. Стимуляция агрессии порождается неприятным положением дел и</p>
     <p>2. Широкий диапазон аверсивных воздействий может вызывать подобный эффект (см.: Berkowitz, 1982, 1983, 1989).</p>
    </cite>
    <p>Не вдаваясь в глубокий анализ всех исследований, посвященных этой проблематике, я представлю в данной главе лишь некоторые результаты, на которых и основывается моя формулировка. Все мы знаем, что люди не обязательно становятся злыми и раздражительными, когда им плохо. Они могут контролировать себя и подавлять свои агрессивные побуждения. Наш обзор закончится кратким обсуждением одного из факторов, могущих поддерживать такой самоконтроль и самообладание.</p>
    <subtitle><emphasis>Исследования обусловленной болевым воздействием агрессии у животных</emphasis></subtitle>
    <p>Наиболее широко известными свидетельствами того, что неприятные события могут вызывать агрессивные реакции, являются эксперименты на животных, проведенные Натаном Азрином (Nathan Azrin), Рональдом Хатчинсоном (Ronald Hutchinson), Роджером Ульрихом (Roger Ulrich) и их сотрудниками<sup>16</sup>.</p>
    <p>В этих исследованиях на разных видах животных было продемонстрировано, что, когда особи попарно помещались в небольшие клетки и подвергались болевому воздействию (нанесение ударов, электрошок), они часто начинали драться друг с другом. Открытая агрессия в подобных обстоятельствах, по-видимому, является врожденной реакцией на дистресс, ибо наблюдается регулярно, не требует никакого предшествующего научения и отличается устойчивостью даже при отсутствии явных вознаграждений.</p>
    <p>В общем, хотя подобное реагирование никоим образом не является неизбежным, для животных многих видов особенно характерно стремление атаковать доступную в данный момент жертву, когда они испытывают боль.</p>
    <p>Это исследование затрагивает ряд важных вопросов, заслуживающих внимательного анализа. Некоторые общие принципы, связанные с ними, вполне релевантны в плане понимания человеческой эмоциональной агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Тенденции к борьбе и бегству могут действовать одновременно</emphasis></subtitle>
    <p>Один из этих вопросов таков: является ли вызванное болью поведение действительно агрессивной атакой? Некоторые психологи доказывают, что порожденная болью агрессия на самом деле является защитной реакцией, которая мало напоминает <emphasis>самоинициированные</emphasis> (self-initiated) нападения. Испытывающие боль животные, по-видимому, всего лишь стремятся защитить себя от боли.</p>
    <p>Эта критика не осталась без ответа. По крайней мере один исследователь пришел к мнению, что вызываемое болью агрессивное поведение включает как наступательный, так и защитный компоненты (Brain, 1981). Животные могут стремиться защитить себя, но в то же самое время и пытаться причинить вред (боль) доступной в данный момент жертве. Другими словами, боль может активизировать тенденцию атаковать и стремление причинить ущерб (вред) кому-то другому. Действительно, некоторые исследования (слишком сложные, чтобы детально рассматривать их здесь) свидетельствуют о том, что боль может порождать «жажду агрессии». В частности, они продемонстрировали, что испытывающие боль животные стремятся найти какую-либо жертву, на которую они могли бы напасть, и норой продолжают атаковать се после прекращения болевого воздействия, как если бы их боль породила у них нечто вроде стремления к агрессии<sup>17</sup>.</p>
    <p>Вызванное болью агрессивное побуждение, однако, не всегда бывает явным. У некоторых видов испытывающие боль животные обычно предпочитают скорее спасаться бегством, нежели атаковать доступную жертву, демонстрируя тем самым, что агрессивные тенденции, активизированные болевым воздействием, часто бывают слабее, чем защитные, побуждающие к бегству (тенденции избегания). Однако побуждение к агрессии может еще сохраняться, хотя и в скрытом состоянии, перекрываемое более сильным побуждением к бегству, и оно вполне может обнаружиться, если животное не в состоянии избежать болевых стимулов.</p>
    <subtitle><emphasis>Является ли целью агрессии, которая стимулирована болью, только лишь прекращение болевого воздействия?</emphasis></subtitle>
    <p>Вопрос заключается в том, чего стремятся достичь животные, атакуя тот или иной объект в ответ на болевые воздействия. Авторы, рассматривающие вызванную болью агрессию, очевидно, считают, что агрессивное поведение в данном случае направлено на уменьшение или устранение болевого воздействия. Пользуясь профессиональной терминологией, они говорят, что подобное агрессивное поведение «негативно подкрепляется». Это означает, что действия организма вознаграждаются негативным эффектом, уменьшением или отсутствием того или иного воздействия, такого, как, например, редукция или прекращение болевой стимуляции. Приведенный выше пример жестокого обращения матери с ребенком можно описать следующим образом: агрессия матери получила бы негативное подкрепление, если бы побудила ее дочь Джулию перестать ее раздражать (т. е. если бы редуцировала или ликвидировала плохое поведение Джулии).</p>
    <p>Нет сомнений, что вызываемая болью агрессия действительно может негативно подкрепляться. Так, например, эксперимент на крысах, проведенный Джоном Кнутсоном и его сотрудниками, показал, что если под воздействием электрошока крысы начинали драться, но вскоре болевое воздействие прекращалось, то животные с большей вероятностью становились агрессивными в следующий раз, когда вновь подвергались болевой стимуляции (Knutson, Fordycc &amp; Anderson, 1980). Дело обстояло так, как будто крысы считали, что агрессия окупается – устраняет боль, и это негативное подкрепление затем усиливало тенденцию реагировать агрессивно, когда их снова подвергали болевому воздействию.</p>
    <p>Однако агрессивное реагирование не является только попыткой устранить или редуцировать неприятную стимуляцию. Поведение испытывающих боль животных подкрепляется также и <emphasis>позитивно</emphasis> – возможностью атаковать подходящую жертву. Упомянутый выше эксперимент Кнутсона может служить подтверждением этого положения. В одном из вариантов этого эксперимента крысы дрались, но это не приводило к прекращению болевой стимуляции. При последующих воздействиях электрошоком агрессивность этих животных была относительно высока, хотя они и не научились тому, что атаки вызывают прекращение боли. Далее в этой главе мы увидим и другие данные, подтверждающие сказанное.</p>
    <subtitle><emphasis>Аверсивные события как источник человеческой агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Люди иногда реагируют на аверсивные события точно так же, как и животные. Более того, просто поразительно разнообразие тех неприятных событий, которые могут провоцировать агрессивное поведение как у людей, так и у представителей других видов живых существ.</p>
    <subtitle><emphasis>Огромное разнообразие негативных условий, способных провоцировать агрессию. Агрессивные реакции на чрезмерно высокую температуру</emphasis></subtitle>
    <p>Рассмотрим в качестве примера такой фактор, как высокая температура. Не приходилось ли вам находиться в течение нескольких часов в чересчур нагретом помещении, которое вы по тем или иным причинам не могли покинуть? Если да, то в соответствии с данными возрастающего числа исследований есть неплохие шансы на то, что вы, подобно множеству других людей, становились раздражительными и, может быть, даже явно враждебными (см.: Anderson, 1989).</p>
    <p>Шекспир сознавал, как появляется гневливость и возрастает раздражительность, если погода становится чрезмерно жаркой. Персонаж трагедии «Ромео и Джульетта» Бенволио предупреждает, что жара может привести к ссоре с членами семейства Капулетти:</p>
    <p>Бенволио не ошибался в своих опасениях. Ссоры становятся вероятнее, если температура оказывается чрезмерно высокой, и фактически все формы агрессии при этом наблюдаются чаще.</p>
    <subtitle><emphasis>Массовые общественные беспорядки и жара: «долгие знойные летние дни»</emphasis></subtitle>
    <p>В вышедшем на экраны в 1989 году фильме «Поступай правильно» (Do the Right Thing) сценарист-режиссер Спайк Ли (Spike Lee) красочно изображает вспышку расовых беспорядков во время необычайной жары. При прочих нормальных условиях чрезмерно высокая температура может способствовать возникновению общественных беспорядков.</p>
    <p>Мы воочию убедились в этом летом 1967 года, когда серия беспорядков вспыхнула в ряде городов США. Когда чернокожие протестовали против своего низкого статуса в американском обществе и насилие распространялось от одного города к другому, масс-медиа заговорили о «долгом летнем зное». Хотя журналисты могли и не сознавать этого, но их фраза оказалась не просто метафорой. Необычная жара несомненно сыграла свою роль в этих вспышках насилия. Когда Горансон (Goranson) и Кинг (King) проверили температуру в 17 городах, в которых наблюдались в это лето массовые беспорядки, они установили связь между погодой и насилием. В этих регионах не было ненормально сильной жары вплоть до последнего дня перед началом беспорядков, когда в пятнадцати из 17 городов начался резкий подъем температуры. Окончание знойных дней привело и к «охлаждению пыла» участников беспорядков, как в фигуральном, так и в буквальном смысле. В тех городах, где температура воздуха упала быстрее, беспорядки были более кратковременными.</p>
    <p>Влияние жары на массовые беспорядки прослежено не только в 1967 году. Бэрон (Baron) и Рэмсбергер (Ramsberger) определили, какой была температура воздуха в 102 случаях массовых всплесков насильственной агрессии в США с 1967 по 1971 год включительно, и нашли, что беспорядки обычно вспыхивали там, где было особенно жарко. Другие социальные психологи, которые проверили анализ Бэрона и Рэмсбергера, сообщали, что действительно между очень жаркой погодой и насильственным агрессивным поведением наблюдается постоянная связь<sup>18</sup>.</p>
    <p>Другие формы антисоциального поведения также явно стимулируются непривычной жарой.</p>
    <subtitle><emphasis>Лабораторные исследования влияния жары</emphasis></subtitle>
    <p>Разумеется, имеющиеся свидетельства могут интерпретироваться по-разному, и мы на самом деле не можем на основе статистических данных о массовых беспорядках уверенно утверждать, что высокая температура провоцировала агрессивные тенденции. Жара могла выгонять людей на улицы в поисках прохладного ветерка, так что они вступали в контакт с соседями и легко поддавались влиянию того, что видели и слышали. Только в лабораторном эксперименте подобные альтернативные объяснения могут быть исключены.</p>
    <p>В одном из первых социально-психологических экспериментов, где исследовалось влияние ненормальной жары, Гриффитт (Griffitt) продемонстрировал, что его испытуемые были более жесткими в оценках незнакомых им людей того же пола, когда находились в условиях высокой температуры воздуха, нежели когда они были в комфортном прохладном помещении.</p>
    <p>Этот результат был подтвержден другими лабораторными экспериментами, проведенными как самим Гриффиттом, так и Робертом Бэроном. Например, эксперимент 1975 года Бэрона и Белла (Bell) показал, что нерассерженные испытуемые – студенты университета, которые находились в условиях высокой температуры (92–95° по Фаренгейту, что соответствует 33–35° по Цельсию), были более агрессивны по отношению к допускавшему ошибки однокурснику, нежели испытуемые контрольной группы, которые находились в комфортном, прохладном помещении<sup>19</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Агрессивные реакции на другие неприятные условия</emphasis></subtitle>
    <p>Можно было бы представить внушительный перечень условий, которые, как было экспериментально показано, порождают у людей повышенную враждебность и агрессию. В разнообразных экспериментах с использованием различных процедур и способов измерения было продемонстрировано, что такие факторы, как раздражающий сигаретный дым, отвратительные запахи и даже отталкивающие сцены ужесточали применяемые испытуемыми наказания другого лица или увеличивали проявляемую к нему враждебность<sup>20</sup>.</p>
    <p>Разумеется, психологический стресс тоже неприятен и может вести к агрессии. По данным израильского ученого Симы Ландау (Simha Landau), согласующимся с результатами других исследований, во многих (хотя и не во всех) сообществах различные формы социального стресса также повышают количество связанных с насилием преступлений.</p>
    <p>Будет ли стресс связан с высоким уровнем безработицы, гиперинфляцией, быстрой модернизацией или же с более субъективными вещами (например, тем, как люди объясняют свою обеспокоенность политическими, экономическими и связанными с безопасностью условиями в стране, где они живут), но возникающее социальное напряжение может способствовать антиобщественному поведению<sup>21</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Агрессия направлена не только на устранение аверсивного события</emphasis></subtitle>
    <p>Упомянутые выше данные хорошо согласуются с предлагаемой мною формулировкой, но многие из них не просто подтверждают теорию. Помимо доказательств того, что существует немало разнообразных аверсивных условий, способных стимулировать агрессивные реакции, имеющиеся данные, особенно результаты лабораторных экспериментов, говорят нам, что 1) агрессия является не только попыткой устранить или ослабить неприятное состояние и 2) атака или враждебность может наблюдаться, даже если жертва не сделала ничего такого, что могло бы провоцировать нападение.</p>
    <p>Разумеется, нет ничего необычного в том, что разгневанные люди яростно набрасываются на тех, кто их разозлил, чтобы, по крайней мере частично, прекратить раздражающее воздействие. Иногда родители бьют детей ради того, чтобы контролировать и исправлять их поведение. Точно так же многие подростки бьют младших братьев или сестер, потому что хотят, чтобы те перестали делать что-то, их раздражающее. Поскольку такое происходит довольно часто, некоторые психологи считают, что агрессия, порождаемая аверсивными стимулами, направлена лишь на устранение раздражающего положения дел. Лабораторные эксперименты показывают, однако, что это не единственная цель подобного агрессивного поведения. Раздраженные или рассерженные испытуемые причиняли ущерб действительно нейтральному лицу, которого нельзя было обвинить в создании дискомфорта и о котором нельзя было сказать, что он каким-то образом вел себя неправильно. Более того, хотя люди, страдающие от аверсивной стимуляции, особенно склонны атаковать того, кто их рассердил, жертвой агрессивного поведения не обязательно становится именно он (см.: Berkowitz and Holmes, 1959, 1960).</p>
    <p>Эксперимент, проведенный мной несколько лет назад совместно с Сюзан Кохран (Susan Cochran) и Марлоу Эмбри (Marlowe Embree), служит примером того, как раздраженный или рассерженный человек может быть очень суров по отношению к случайным людям, в основном потому, что хочет причинить вред кому-нибудь другому.</p>
    <cite>
     <p>В этом исследовании, которое якобы было посвящено изучению того, как «неприятные условия окружающей среды» влияют на деятельность контролера, студенток университета просили оценивать работу другой студентки. При этом испытуемые находились в необычной ситуации: они должны были держать одну руку в баке с водой. Девушкам было сказано, что они являются контролерами и должны выдавать «работнице» награды и наказания в зависимости от своей оценки качества решения каждой задачи. Испытуемые могли награждать, наказывать или игнорировать решения «работницы» нажатием соответствующей кнопки на пульте. В качестве награды за «хорошие» решения они могли выдавать «работнице» от одной до пяти пятицентовых монет, а в качестве наказания – от одного до пяти шумовых ударов. В этом исследовании были использованы два способа экспериментальной манипуляции, одним из которых было варьирование степени неприятности физических условий (температура воды в баке), а другой был связан с предполагаемым результатом применяемого наказания. Для осуществления первой манипуляции половина испытуемых должны были в течение шести минут держать руку в очень холодной воде – около 42° по Фаренгейту (+6° по Цельсию), в то время как у другой половины температура воды была более комфортной (приблизительно равной комнатной). В каждой из этих двух групп половине испытуемых объяснили, что наказание, вероятно, должно ухудшить результаты «работницы», в то время как другой половине сказали, что наказание должно быть полезным, мотивируя «работницу» трудиться эффективнее. На рисунке представлены основные результаты первого из двух экспериментов, проведенных с использованием процедуры, описанной Берковицем, Кохран и Эмбри. Испытуемые явно предпочитали скорее награждать, чем наказывать «работницу», как если бы они, в общем, не желали плохо с ней обращаться. Таким образом, если у испытуемых не было неприятных ощущений (т. е. вода в баке была комнатной температуры) и при этом они думали, что наказание ухудшит результаты «работницы», то выдавали ей больше наград и меньше наказывали.</p>
    </cite>
    <image l:href="#i_010.jpg"/>
    <p>Число наград и наказаний «работницы» как функция аверсивности ситуации и того, вредит или помогает наказание «работнице» (Berkowitz, Cochran &amp; Embree, 1981). Примечание: для каждого из условий максимально возможное число реакций равнялось 50. Измерения даны для всех частей эксперимента.</p>
    <empty-line/>
    <p>Переживая относительно небольшой дискомфорт, они не испытывали сильного желания причинять вред другим. Напротив, студентки, которые испытывали неприятные ощущения из-за холодной воды и которые думали, что наказание вредит «работнице», обычно чаще наказывали и меньше награждали. Собственное страдание, вероятно, усиливало у них желание причинять ущерб, и они пользовались возможностью навредить сокурснице. Не забудем, что страдания испытуемых никак не зависели от «работницы», она ничем не могла никого раздражать, а открытая враждебность испытуемых не помогала им быстрее избавиться от холодной воды<sup>22</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Негативные аффекты, агрессивные тенденции и гнев</emphasis></subtitle>
    <p>Теперь мы переходим к центральной идее предлагаемой мной к рассмотрению концепции эмоциональной агрессии: <emphasis>агрессивная стимуляция активируется скорее неприятными чувствами, нежели сильными воздействиями, вызывающими стресс.</emphasis></p>
    <subtitle><emphasis>Негативный аффект, но не стресс</emphasis></subtitle>
    <p>Некоторые исследователи отмечали, что стрессообразующие факторы среды могут возбуждать эмоциональную агрессию. Упоминавшееся выше исследование Ландау показывает, что стрессы, связанные с национальной принадлежностью, могут способствовать возникновению насильственных преступлений. Новако предполагает, что «гнев можно понимать как аффективную реакцию на стресс» (см.: Landau &amp; Raveh, 1987; Landau, 1988; Novaco, 1986, p. 57). Главная мысль этих авторов состоит в том, что люди становятся разгневанными и склонными к агрессии, когда сталкиваются с крайне неприятным положением дел.</p>
    <p>Мой анализ, однако, идет несколько дальше. Я считаю, что агрессивные тенденции продуцирует не стресс сам по себе, а вызванный им негативный аффект. Эту формулировку можно рассматривать как рабочее предположение: практически любой вид негативного аффекта, любой тип неприятного чувства является основным подстрекателем эмоциональной агрессии. Негативный аффект не обязательно должен быть интенсивен, но чем сильнее переживаемое неудовольствие, тем сильнее будет результирующее подстрекательство к агрессии.</p>
    <p>В этих терминах легко может быть интерпретировано воздействие на человека оскорблений или угроз его самооценке. Всем нам случалось наблюдать, как люди становились явно агрессивными (вербально, если не физически), и видеть, как они в ярости набрасывались с кулаками на свою жертву, если думали, что им нанесли оскорбление, или когда страдала их самооценка. Крайним случаем являются очень агрессивные личности, для которых, как правило, характерна высокая чувствительность к обидам или оскорблениям. Они часто приходят в бешенство, когда им кажется, что их представление о самих себе находится под угрозой. Я считаю, что подобные вызовы благоприятному образу «я» человека имеют особенно высокие шансы продуцировать агрессивные реакции, потому что вызывают крайне неприятные переживания. Не ущерб, причиненный гордости, сам по себе генерирует побуждение напасть на обидчика, а аверсивная природа психологического оскорбления. Кроме того, каков бы ни был возникающий негативный аффект, агрессивное побуждение может не выявляться открыто, маскируясь или сдерживаясь более сильными тенденциями. В любом случае люди, испытывающие дискомфорт, так или иначе склонны быть агрессивными.</p>
    <subtitle><emphasis>Краткое резюме представленной теоретической модели</emphasis></subtitle>
    <p>Тезис о том, что люди, чувствующие себя плохо, склонны к реакциям гнева и агрессивности, может показаться не совсем очевидным, и действительно, связь между аффектом и открытой агрессией довольно сложна.</p>
    <subtitle><emphasis>Негативный аффект генерирует как тенденцию к борьбе, так и тенденцию к бегству</emphasis></subtitle>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_011.jpg"/>
    <p>Как негативные чувства могут продуцировать гнев.</p>
    <empty-line/>
    <p>Как видно на рисунке, после того как личность столкнулась с аверсивным событием, предполагается несколько стадий формирования эмоциональных состояний и поведенческих проявлений. Само событие, очевидно, возбуждает негативный аффект, и теоретически, вероятно вследствие нашей биологической «запрограммированности», неприятное переживание автоматически продуцирует разнообразные экспрессивно-моторные реакции, чувства, мысли и воспоминания. Некоторые из этих психических процессов ассоциированы с побуждением бороться, атаковать кого-то (предпочтительно, но не только, воспринимаемый источник переживаемого неудовольствия), в то время как другие реакции, возникающие в то же самое время, связаны с желанием бегства – стремлением избежать аверсивной ситуации.</p>
    <p>Другими словами, негативный аффект генерирует <emphasis>как</emphasis> тенденцию к борьбе, <emphasis>так</emphasis> и тенденцию к бегству, но не какую-то одну. Это лишь результат спекулятивного построения, но я подозреваю, что многие виды животных биологически предрасположены реагировать на вредные стимуляции двумя способами: бегством из опасной или неприятной ситуации (тенденция к бегству), а также уничтожением источника неудовольствия (тенденция к борьбе). Разумеется, существует большое разнообразие факторов, определяющих относительную силу этих тенденций. Одна из них может быть сильнее другой из-за генетических влияний, прошлого опыта и/или вследствие восприятия непосредственной ситуации как безопасной или опасной для нападения.</p>
    <p>Мой следующий тезис может показаться еще более неправдоподобным. Тенденция к бегству может состоять из двух компонентов:</p>
    <cite>
     <p>стремление наброситься и ударить доступную жертву (которое в основном является причиной моторных реакций, связанных с агрессией) и 2) побуждение причинить ущерб кому-либо. Таким образом, с моей точки зрения, когда люди переживают довольно сильное неудовольствие, многие из них (в зависимости от генетически обусловленных особенностей и предшествующего научения) испытывают побуждение к осуществлению моторных реакций, связанных с агрессией (сжатые кулаки, плотно сомкнутые челюсти и т. д.). Как исследования роли болевых сигналов, упоминавшиеся начале, так и описанный выше эксперимент Берковица, Кохран и Эмбри свидетельствуют о существовании побуждения причинять ущерб кому-то или чему-то.</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Чувства, развивающиеся из этих первичных реакций</emphasis></subtitle>
    <p>Теоретически примитивное, или рудиментарное, переживание гнева возникает из осознания первичных телесных, мыслительных и мнемонических реакций, в то время как рудиментарный страх сопровождает тенденции к бегству и, предположительно, развивается из первичных идей, образов памяти, экспрессивно-моторных реакций, связанных с побуждением к бегству из неприятной ситуации.</p>
    <p>На следующей стадии, как мы видим на рисунке, более сформировавшиеся чувства возникают как следствие дополнительной мыслительной обработки. Возбужденные субъекты приписывают свои чувства определенным конкретным источникам, учитывают вероятный исход события, принимают в расчет свой предшествующий опыт переживаний и социальные правила, определяющие соответствующую ситуации эмоцию, и соотносят свои ощущения и идеи с имеющимся у них представлением того вида эмоций, который с достаточной вероятностью должен возникать в подобных ситуациях. Полное эмоциональное переживание, таким образом, не просто возникает, но «конструируется». Идет процесс, в котором первоначальные рудиментарные чувства дифференцируются: одни из них становятся интенсивнее и обогащаются, а другие подавляются.</p>
    <p>Первоначальные чувства могут изменяться под влиянием мысли. Данное теоретическое построение предполагает, что на ранних стадиях процесса формирования эмоции бегство/страх и агрессия/гнев скорее выступают в смешанном виде, нежели в четко дифференцированном состоянии. Однако когда людей просят сообщать об их чувствах в определенных эмоциональных ситуациях или когда их физиологические и мышечные реакции фиксируются в состоянии эмоционального возбуждения, выявляются значительные различия между основными негативными эмоциональными состояниями, такими, как гнев, страх и печаль (Ekman, Levenson &amp; Friesen, 1983; Izard, 1977; Schwartz, Weinberger &amp; Singer, 1981; Sirota, Schwartz &amp; Kristeller, 1987). Противоречит ли это настоящей теории? Я думаю, нет. Согласно нашей формулировке, когниции (мысли, атрибуции и воспоминания) могут вступать в действие по возбуждении эмоциональных реакций и существенно повлиять на последующие телесные изменения, моторные реакции и эмоциональные переживания. Относительно рудиментарные эмоциональные состояния и телесные реакции ранних стадий обогащаются, дифференцируются, интенсифицируются или подавляются. Мое предположение заключается в том, что последовательность изменений – от негативного аффекта к страху, гневу и, может быть, к еще некоторым негативным эмоциям, таким, как ревность или презрение, – облегчается соответствующими мыслями и воспоминаниями.</p>
    <p>Гнев сопутствует агрессивным побуждениям. Концепция гнева как переживания, которое развивается и формируется из осознания человеком ассоциированных с агрессией физиологических изменений, экспрессивно-моторных реакций, а также идей и воспоминаний, имеет важное следствие. Оно состоит в том, что подстрекательство к агрессии порождается внутренней, связанной с агрессией стимуляцией, по при этом оно развивается скорее параллельно эмоциональному переживанию, нежели порождается чувством гнева. Говоря проще, гнев сопровождает, но не порождает эмоциональную агрессию.</p>
    <subtitle><emphasis>Сетевая модель эмоций</emphasis></subtitle>
    <p>В предлагаемой мной теоретической модели каждую эмоцию можно представить как сеть, в которой различные компоненты ассоциативно связаны. Каждое эмоциональное состояние представляет собой некую совокупность специфических ощущений, экспрессивно-моторных реакций, мыслей и воспоминаний, которые тесно связаны между собой. В силу этой взаимосвязи активирование любого из компонентов имеет тенденцию активировать другие составляющие сети пропорционально степени их ассоциированности.</p>
    <p>Сетевая модель предполагает также и другие следствия. Во-первых, из нее следует, что когда у нас появляются агрессивные мысли и связанные с агрессией воспоминания, то возникают также ассоциированные с агрессией ощущения и физиологические реакции, то есть мы с большей вероятностью будем переживать чувство гнева. Мы можем прийти в состояние гнева, не только вспоминая причиненные нам обиды, но и мысленно вновь и вновь проигрывая, каким образом нам следовало бы проучить тех, кто поступил с нами дурно. Связанные с насилием мысли и действия активируют агрессивные идеи и чувство гнева. Как мы увидим далее, существует достаточно много данных, свидетельствующих в пользу предлагаемой здесь концепции.</p>
    <p>Эта модель предполагает и то, что неприятные события, не имеющие явной связи с агрессией, также могут активировать враждебные мысли и чувства. Вспомним, что негативный аффект – неприятное чувство, продуцированное аверсивным событием, – ассоциативно связан с имеющими отношение к агрессии мыслями и воспоминаниями. Существуют данные, свидетельствующие о том, что у нас возникает необычайно много враждебных мыслей, когда мы оказываемся в условиях физического дискомфорта.</p>
    <p>В одном из экспериментов испытуемых просили написать рассказ на определенную эмоциональную тему. При этом одни из них находились в помещении с ненормально высокой температурой воздуха, в то время как другие выполняли это задание в приятных комфортных условиях с нормальной температурой. В рассказах испытуемых, выполнявших задание в условиях чрезмерно высокой температуры, содержалось больше агрессивных мыслей, нежели в рассказах испытуемых контрольной группы, работавших в комфортных условиях. Подобным же образом в исследовании, проведенном в моей лаборатории, когда испытуемых просили воображать определенного вида эмоциональную ситуацию, те из них, кто находился в условиях физического дискомфорта, чаще выражали идеи, связанные с гневом, досадой и враждебностью, сравнительно с выполнявшими это задание в более комфортных условиях (см.: Rule, Taylor &amp; Dobbs, 1987; Berkowitz, 1989,1990). В обоих исследованиях физический дискомфорт активировал идеи агрессивного и враждебного характера.</p>
    <subtitle><emphasis>Гнев часто сопровождает другие негативные эмоции</emphasis></subtitle>
    <p>Даже и после ознакомления с результатами исследований у читателя еще могут оставаться серьезные сомнения, особенно в связи с моей рабочей гипотезой о психологической эквивалентности всех негативных аффектов (при условии неизменной интенсивности). Прочитав, что фактически любой вид негативного аффекта имеет тенденцию активизировать агрессивные побуждения и рудиментарное переживание гнева, прежде чем субъект успевает хорошо осмыслить происходящее, некоторые заявят: «Этого не может быть. Человек не будет сердиться и не будет агрессивным, когда он печален или находится в подавленном настроении». И все же, вопреки тому, что думают многие люди, печаль и депрессия, несомненно, могут порождать чувство гнева, враждебные мысли и агрессивные тенденции.</p>
    <subtitle><emphasis>Гнев часто сосуществует с другими негативными эмоциями</emphasis></subtitle>
    <p>Одним из свидетельств в пользу этого утверждения может служить та степень, до которой эмоциональные переживания часто оказываются смесью различных чувств. Когда людей просят описать, как они чувствуют себя в определенных неприятных ситуациях, они часто сообщают о смешанных переживаниях, в которых присутствуют и гнев, и другие негативные состояния. Похоже, неприятные события генерируют гнев так же, как и более ожидаемые эмоциональные состояния. В одном из исследований участники эксперимента в течение недели оценивали свои чувства во время эмоциональных эпизодов. По отчетам респондентов, по крайней мере некоторые из эмоциональных инцидентов возбуждали у них одновременно как страх, так и гнев. Участники исследования, конечно, чувствовали обычно некоторый испуг в угрожающей ситуации, но многие из них говорили, что они испытывали также и гнев (Diener &amp; Iran-Nejad, 1986).</p>
    <cite>
     <p>Эксперимент проводился по образцу оригинального эксперимента Берковица – Лепажа. Испытуемый имел возможность наносить своему предполагаемому партнеру от одного до десяти ударов электрическим током, используя телеграфный ключ. На столе кроме телеграфного ключа он видел винтовку и револьвер, которые, как ему сказали, были оставлены другим экспериментатором, проводящим другое исследование. Эксперимент показал, что осознание испытуемыми интереса экспериментатора к их реакциям на оружие вело к уменьшению, а не к увеличению числа ударов, наносимых мнимому партнеру.</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Прискорбные события часто продуцируют как печаль, так и гнев.</emphasis></subtitle>
    <cite>
     <p>«Ода, – произнес Дэлглиш. – Вы можете чувствовать гнев и огорчение одновременно. Это самая обычная реакция» (James, 1989, р. 381).</p>
    </cite>
    <p>Еще более впечатляющим, чем факт сосуществования гнева и страха, является та степень, до которой люди могут испытывать гнев, будучи опечалены несчастливыми обстоятельствами. В своей известной книге «Эмоции человека» (Human Emotions) Кэрролл Изард (Carroll Izard) отмечает часто наблюдаемое слияние гнева и печали. По словам этого автора, – что вполне соответствует приведенному выше наблюдению детектива Адама Дэлглиша, персонажа из произведения П. Д. Джеймса, – люди, страдающие от потери любимого человека, часто описывают самих себя как переживающих не только печаль и депрессию, но и чувство гнева (Izard, 1977).</p>
    <p>Мой собственный обзор литературы, посвященной проблемам траура и депривации, полностью подтверждает наблюдение Изарда. Читатель может быть удивлен, обнаружив, как часто люди, оплакивающие потерю кого-либо из близких, испытывают в то же время и чувство гнева. В одном из исследований описывается, как учащиеся приходской школы стали непослушными и агрессивными после того, как двое их соучеников были случайно убиты во время летних каникул. Даже учителя переживали чувства гнева, вины и печали, когда думали о смерти детей. Другие исследователи получили количественно выраженные доказательства этой часто наблюдающейся связи между печалью и гневом, позволившие им утверждать, что нет ничего необычного в том, что люди, подвергающиеся депривации, реагируют на нее гневом и даже совершают насильственные действия. Во многих случаях люди, переживающие потерю близких, не имеют оснований связывать смерть с чьими-то неправильными действиями или обвинять кого-то в этой смерти. И все-таки они испытывают чувство гнева.</p>
    <p>Анализируя эту проблему, Термине (Termine) и Изард в последнее время пошли еще дальше. Они не только отметили, что условия, вызывающие печаль, нередко возбуждают также и гнев, но и продемонстрировали, что дети часто реагируют на страдания и сепарацию выражениями лица, которые ясно отражают как печаль, так и гнев<sup>23</sup>.</p>
    <p>Ситуации, которые вызывали у этих детей печаль, пробуждали у них, по всей вероятности, и гнев.</p>
    <p>По моему мнению, смешение гнева и печали обусловлено не просто неспособностью страдающего индивида распознать, что же именно он чувствует. Вместе с Изардом я считаю, что во многих случаях (по крайней мере, за пределами раннего детства) люди знают, что они испытывают дистресс (и/или печальны и/или боятся), но они также осознают, что переживают чувство гнева. Необходимо, однако, иметь в виду, что люди могут различать и часто дифференцируют свои эмоциональные состояния. Они могут сказать, что переживают чувство печали или что чувствуют себя несчастными, ничего не сообщая о чувстве гнева. В свете предлагаемой мной теории этот вид эмоционального дифференцирования начинается вскоре после того, как реализуется первичная эмоциональная реакция на неприятный инцидент, когда люди задумываются о неприятном событии, пытаются попять, почему оно произошло, и определяют, как они должны себя чувствовать в данных обстоятельствах.</p>
    <p>Всегда ли гнев с необходимостью фокусируется на определенной конкретной мишени? Люди обычно рассматривают гнев как эмоцию, направленную на специфическую, конкретную мишень. Они говорят, что бывают рассержены на кого-то или на что-то. Изард (наряду со многими другими авторами) разделяет эту точку зрения здравого смысла, утверждая, что гнев сопровождает другие негативные эмоции, потому что на кого-то возлагается вина за несчастливое положение дел. Обсуждая связь между гневом и дистрессом, переживаемым в результате разлуки с любимым человеком, Изард пришел к следующему мнению: «Гнев может также возникать вследствие того, что индивид обвиняет отсутствующего или утраченного любимого человека в том, что тот покинул его или ее, или же возлагает вину за разлуку еще на кого-то другого» (Izard, 1977, р. 308).</p>
    <p>Моя теоретическая позиция отличается от этого подхода. Не приходится сомневаться в том, что обычно мы связываем неприятные инциденты с определенными причинами. Мы полагаем, что некто или нечто явилось причиной события, и направляем наш гнев на воспринимаемый источник неудовольствия. Это, однако, не означает, что результирующие агрессивные тенденции и переживаемый гнев с необходимостью направлены всегда и только на эту определенную причину. Ранее я отмечал, что люди, подвергающиеся воздействию аверсивной стимуляции, такой, как ненормальная жара, очень холодная вода, гнилостные запахи и т. п., проявляют тенденцию становиться враждебными и агрессивными по отношению к случайным свидетелям, которых они не имеют никаких оснований обвинять и фактически не обвиняют в своем дискомфорте. Если бы их об этом спросили, то страдающие люди могли бы сказать, что они были раздражены (я определяю раздраженность как низкий уровень испытываемого чувства гнева). Не приходилось ли вам чувствовать себя раздраженными, когда у вас болела голова или когда вам было жарко и вы обливались потом во время затянувшейся жары? Этот вид раздраженности, досады или гнева – вполне обычное явление и может представляться чем-то вроде свободноплавающего психического состояния. Оно не обязательно фокусируется па определенном лице или предмете. Агрессивные тенденции и чувство гнева, порождаемые негативным аффектом, также могут быть свободноплавающими<sup>24</sup>.</p>
    <p>В тех случаях, когда мы чувствуем дискомфорт, у нас могут появляться враждебные мысли, адресованные случайно оказавшимся рядом людям. Мы начинаем вспоминать неприятные вещи, касающиеся этих людей, думать о них плохо, вспоминать что-то дурное, что они нам когда-то сделали, и даже в какой-то степени обвинять их в наших несчастьях<sup>25</sup>. Эти обвинения могут быть следствием враждебно-агрессивного процесса, активированного негативным аффектом, а не причиной враждебно-агрессивных склонностей.</p>
    <subtitle><emphasis>Депрессия и гнев</emphasis></subtitle>
    <p>Значительное число сообщений, отмечающих связь между депрессией и агрессией, также свидетельствует в поддержку предлагаемой мной интерпретации. Эта связь не может удивить читателя, ибо она уже обсуждалась множеством психиатров и психологов со времен Фрейда и до наших дней. Специалисты в области психического здоровья многократно наблюдали, что и дети, и взрослые в состоянии депрессии склонны к враждебности и могут быть подвержены интенсивным вспышкам гнева<sup>26</sup>.</p>
    <cite>
     <p>Некоторые ссылки на исследования, демонстрирующие эту связь между депрессией и агрессией, можно найти в моей работе, посвященной агрессии, вызванной аверсивными стимулами (Berkowitz, 1983)</p>
    </cite>
    <p>Познански (Poznanski) и Зрулл (Zrull) наблюдали комбинацию депрессии и агрессии, исследуя детей, страдающих выраженными депрессивными состояниями. Для большинства подростков, которых они наблюдали, был характерен столь высокий уровень агрессивности, что именно их агрессивное поведение скорее, чем депрессия, вызывало самую большую озабоченность у их родителей и учителей (Poznanski &amp; Zrull, 1970). У детей с менее выраженными нарушениями также может наблюдаться как депрессия, так и агрессия. Сходное исследование подростков в возрасте до двенадцати лет показало, что дети, незадолго до того пережившие депрессивные состояния, также были склонны к агрессивному поведению<sup>27</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Отличия от других концепций</emphasis></subtitle>
    <p>Представляется ясным, что депрессия часто сопровождается агрессивными тенденциями. Значительно меньше определенности в отношении причин этой связи. Весьма влиятельная <emphasis>когнитивная теория депрессии</emphasis> Мартина Селигмана (Seligman, 1975) предполагает, что в состоянии депрессии люди не должны быть агрессивными. Депрессивные люди чаще всего настолько апатичны и пассивны, подчеркивает эта теория, что обычно они крайне неохотно предпринимают какие бы то ни было требующие усилий действия. Таким образом, казалось бы, трудно ожидать от них намеренных агрессивных проявлений. По всей видимости, они не хотели бы излишне утруждать себя.</p>
    <p>Однако, утверждая, что депрессивные люди не хотят предпринимать усилий, необходимых для совершения намеренной прямой атаки, нельзя отрицать, что им свойственны импульсивные вспышки эмоциональной агрессии. Это не означает, что они не выражают враждебных мнений или что они никогда и никого не проклинают или не оскорбляют. Фактически, если депрессивные люди и проявляют физическую агрессию, то скорее в форме приступа неконтролируемой ярости, нежели намеренного и рассчитанного действия. Так, Познански и Зрулл, исследовавшие тяжело депрессивных подростков, отмечают, что у них «агрессия часто имела насильственный и эксплозивный характер, выражаясь кратковременными вспышками» (Poznanski &amp; Zrull, 1970, p. 13).</p>
    <p>Эти дети не могли планировать и осуществлять прямую, требующую усилий агрессию, но, впадая в ярость, набрасывались па других стремительно и бездумно.</p>
    <p>Предлагаемая мной теория явно расходится с традиционной психоаналитической концепцией депрессии. Психоаналитические формулировки, берущие начало от Фрейда, трактуют депрессию как развивающуюся из агрессии, направленной на самого себя (см.: Freud, 1917/1955), в то время как согласно моей модели депрессивные чувства порождают агрессивные наклонности. Я не отрицаю, что люди в депрессивном настроении способны быть суровыми к самим себе и даже себя наказывать, но накапливающиеся данные исследований свидетельствуют о том, что депрессивные чувства сами но себе могут возбуждать состояние гнева и даже вести к относительно сильным атакам на доступную мишень.</p>
    <p><emphasis>Свидетельства, подтверждающие, что депрессивные чувства порождают агрессивные наклонности.</emphasis> Некоторые из исследований, посвященных порождающим агрессию следствиям депрессивных состояний, были выполнены с целью не столько изучения агрессии, сколько проверки теории депрессии Селигмана. Тем не менее исследователи неожиданно обнаружили, что их испытуемые становятся раздраженными и враждебными. Средние, психически нормальные люди, подвергавшиеся процедуре формирования выученной беспомощности по Селигману, оценивали себя равно как испытывающих раздражение, гнев и злость, так и как депрессивных, а также проявляли некоторую враждебность к другим людям (см.: Miller &amp; Norman, 1979).</p>
    <subtitle><emphasis>Некоторые ограничения</emphasis></subtitle>
    <p>Вполне понятно, что не всякое неприятное событие порождает агрессивную вспышку, даже и при отсутствии внешних ограничителей. Печальные новости могут породить у человека состояние испуга или замешательства, при котором он не хочет ничего делать и уж конечно же не хотел бы никого открыто атаковать. Депрессия часто ведет скорее к апатии, чем к какой-то активности. Даже когда мы не сдерживаем себя, ясно, что необходимы определенные условия для того, чтобы наши внутренние агрессивные наклонности могли проявиться в поведении.</p>
    <subtitle><emphasis>Интенсивность внутреннего возбуждения</emphasis></subtitle>
    <p>Подстрекательство к агрессии может быть слишком слабым, чтобы она проявилась открыто. Моя модель предполагает, что даже умеренно неприятные события способны активизировать у людей побуждение атаковать кого-либо, но люди могут быть в данный момент недостаточно возбужденными для того, чтобы это побуждение дало их мышцам соответствующую команду. Печальное событие может оказаться фактором, понижающим уровень возбуждения (real downer), притупляющим чувства и приглушающим эмоциональные реакции настолько, что люди оказываются вообще не в состоянии действовать. Чем более интенсивно внутреннее возбуждение, создаваемое негативным событием, тем выше вероятность, что человек будет кого-нибудь атаковать.</p>
    <subtitle><emphasis>Наличие конкретной фокусирующей мишени</emphasis></subtitle>
    <p>Я также предполагаю, что порождаемая аффектом стимуляция с более высокой вероятностью может проявиться в открытом поведении, когда имеется явно подходящая «доступная мишень». Мы изначально предрасположены атаковать то, что расцениваем как источник наших неприятностей, но, на мой взгляд, мы также склонны быть агрессивными, даже если нет ничего такого, на что мы могли бы возложить вину за наши несчастья. Предположим, вы чувствуете себя плохо из-за того, что у вас болят зубы. Боль делает вас раздражительными и даже предрасположенными атаковать кого-нибудь, но при этом может не быть определенного и <emphasis>подходящего</emphasis> для нападения объекта. Нет ничего или никого подходящего для того, чтобы ваши враждебные мысли и агрессивные тенденции могли на нем сфокусироваться, и в результате вы проявляете только лишь общую и диффузную враждебность и раздражительность. Однако если затем появляется некто, пригодный для того, чтобы стать определенной и соответствующей мишенью, ваша злость и связанные с агрессией чувства, мысли и побуждения сфокусируются на этом конкретном (и подходящем) объекте и тогда резко увеличиваются шансы на то, что ваш агрессивный импульс найдет выход в открытой агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Самоконтроль порожденных негативным аффектом агрессивных тенденций</emphasis></subtitle>
    <p>Доступность определенной, конкретной мишени, однако, лишь увеличивает вероятность открытой агрессии, но не гарантирует того, что она будет реализована. В конце концов, ведь большинство людей научилось тому, что нехорошо нападать на кого-то, кто не виноват в ваших страданиях. Как следствие, они часто подавляют свои порожденные негативным аффектом агрессивные побуждения. В то время как эта точка зрения вполне очевидна, читателю может быть интересно узнать, что внутреннее сдерживание иногда может возникать просто в результате повышенного осознания собственных неприятных, чувств.</p>
    <p>Несколько независимо проведенных исследований могут служить подтверждением этого эффекта. Вообще говоря, эксперименты показывают, что люди, находящиеся в плохом настроении, с большей вероятностью подчиняются своим негативным побуждениям, когда действуют быстро, импульсивно, мало или совсем не осознавая, что они делают и чувствуют.</p>
    <p>Испытывая те или иные страдания, люди могут осознанно или неосознанно пытаться регулировать свои чувства и действия в соответствии с социальными правилами. Вспомним упоминавшихся выше учителей, которые испытывали чувство гнева в связи со случайной смертью двух своих учеников. Если бы они вполне осознавали собственный гнев, то могли бы постараться контролировать чувства и агрессивные побуждения, понимая, что неразумно переживать гнев и £ыть агрессивными по поводу чьей-то случайной смерти. Другими словами, когда социальные правила четко определяют, что враждебность и агрессия при данных обстоятельствах неуместны, люди, осознающие свое неприятное эмоциональное состояние, с меньшей вероятностью действуют под влиянием чувств, нежели те, кто в данный момент не думает о своих эмоциях.</p>
    <p>Предлагаемая мной модель имеет определенное сходство с другими концепциями агрессии, но также и ряд существенных отличий. Для того чтобы эти различия были для вас совершенно ясны, целесообразно рассмотреть интерпретацию насилия, предлагаемую психоаналитиком Ролло Мэем (Rollo May). В опубликованной около двадцати лет назад книге «Сила и невинность» (Power and Innocence) Мэй утверждает, что агрессия часто порождается бессилием и обусловленным им стремлением человека утвердить собственную ценность и значимость. Он также подчеркивает импульсивный характер многих насильственных действий:</p>
    <cite>
     <p>В своей наиболее типичной и простой форме насилие представляет собой выброс накопившейся страсти. Когда человека (или группу людей) в течение определенного периода времени подвергали лишению того, что он(или группа) считает своими неотъемлемыми и законными правами, когда он (или группа) постоянно испытывает чувство бессилия, которое все больше разъедает самооценку, насилие становится вполне предсказуемым конечным результатом. Насилие представляет собой результат взрывного процесса, побуждающего к разрушению того, что интерпретируется субъектами как препятствия в стремлении к поддержанию самооценки, росту и развитию. Это желание разрушать настолько может захватить человека, что разрушению подвергается любой встреченный на пути объект. Вот почему человек набрасывается в слепой ярости…</p>
     <p>Либо вследствие скрытого периода накопления, либо в результате внезапности стимула агрессивный импульс оказывается столь сильным и неожиданным, что мы не способны думать и лишь с трудом можем его контролировать May, 1972, р. 182).</p>
    </cite>
    <p>С моей точки зрения, анализ Мэя недостаточно полон. Я согласен с ним в некоторых отношениях: депрессивные люди обычно чувствуют себя бессильными (способными лишь в относительно малой степени контролировать важные события своей жизни), и, таким образом, действительно имеются веские основания полагать, что бессилие может продуцировать побуждение к насилию. Однако я думаю, что это побуждение возникает главным образом потому, что чувство бессилия и/или депрессия переживается как крайне неприятное. Агрессивные реакции бессильных и депрессивных людей – это всего лишь отдельные случаи влияния негативных чувств на агрессивные наклонности. Имея в виду это различие, я разделяю идею Ролло Мэя о том, что результирующее побуждение к агрессии может служить подстрекательством к импульсивному и необдуманному нападению на других людей, особенно на тех, которым приписывают ответственность за испытываемые неприятности. Ниже описываются два эксперимента, подтверждающие данную формулировку.</p>
    <subtitle><emphasis>Самоконтроль, являющийся результатом осознания</emphasis></subtitle>
    <p>Импульсивные индивидуумы могут проявлять свои негативные настроения. В первом из этих экспериментов Дэниел Хайнен (Daniel Hynan) и Джозеф Грат (Joseph Grush) разделили испытуемых, студентов университета, на две группы по результатам личностного обследования: лиц с высоким уровнем импульсивности и тех, у кого показатель импульсивности был низким.</p>
    <p>Каждый вначале вступал в непродолжительное общение с партнером, якобы таким же участником исследования, а на самом деле помощником экспериментатора. Затем у испытуемых создавалось либо депрессивное, либо нейтральное настроение посредством ныне уже стандартной лабораторной процедуры Вельтена<sup>28</sup>.</p>
    <p>После индуцирования желаемого настроения наивному испытуемому предлагалось обучать партнера определенным понятиям, используя «машину агрессии» Басса. Эта парадигма требует, чтобы испытуемый наказывал «ученика» каждый раз, когда тот допускает ошибку. При этом испытуемый свободен в выборе интенсивности наказания в пределах десятибалльной шкалы. В эксперименте Хайнена и Граша испытуемые имели 25 возможностей наказать ученика за допущенные ошибки.</p>
    <p>Результаты оказались почти такими, которые и ожидались. В общем, наиболее склонными наказывать были те из испытуемых, у которых было создано депрессивное настроение и которые были <emphasis>высокоимпульсивными</emphasis> и, следовательно, отличались тенденцией реагировать быстро и не раздумывая. Депрессивное состояние, очевидно, активизировало у них агрессивную наклонность, которая явно проявлялась теми людьми, которые не привыкли задумываться о том, что они делают (Нуnan &amp; Grush, 1986).</p>
    <subtitle><emphasis>Внимание к собственным чувствам может активизировать самоконтроль</emphasis></subtitle>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_012.jpg"/>
    <p>Число пунктов, присуждаемых ЭСВ-рецептору как функция настроения испытуемых и степени их внимательности к своему настроению (Berkowitz &amp; Troccoli, 1990, эксперимент № 1). Примечание. Чем меньше присуждаемых пунктов, тем выше уровень враждебности.</p>
    <empty-line/>
    <p>Второй представляющий интерес в данном контексте эксперимент, проведенный Бартоломео Трокколи (Bartholomeo Troccoli) и мной, был выполнен с целью изучения сходной проблемы: влияния мыслей людей на обусловленную настроением агрессию. В то время как из исследования Хайнена и Граша можно было делать вывод лишь о том, что импульсивные люди не слишком задумываются о своих действиях или чувствах, в нашем исследовании мы специально варьировали степень внимания испытуемых к их эмоциональным состояниям.</p>
    <p>Как я и предполагал, люди, отдающие себе отчет, что чувствуют себя плохо, могут пытаться ограничить влияние плохого настроения на свои суждения и действия, если считают, что у них нет достаточного оправдания для того, чтобы быть враждебными и агрессивными.</p>
    <p>Это означает, что депрессивные люди с большей вероятностью будут открыто проявлять агрессивные наклонности, если они не обращают внимания на свои чувства.</p>
    <cite>
     <p>В нашем эксперименте испытуемые, полагавшие, что они участвуют в исследовании влияния мыслей на экстрасенсорное восприятие (ЭСВ), были разделены на две группы определенным образом. Посредством уже упоминавшейся процедуры Вельтена у испытуемых первой группы индуцировалось умеренно депрессивное, а у испытуемых другой – счастливое настроение. Затем у половины испытуемых каждой группы было вызвано сосредоточение сознания на их чувствах посредством заполнения опросника, требующего оценивания их настроения. Внимание другой половины, наоборот, рассеивалось, так как их просили называть первые приходящие на ум слова при чтении списка нейтральных слов. Непосредственно по окончании этого экспериментального манипулирования испытуемых просили думать об определенных цветах, которые им показывали. ЭСВ-рецептор, якобы находящийся в соседней комнате, должен был отгадывать воображаемые испытуемым цвета. Испытуемым также было сказано о том, что они будут награждать ЭСВ-рецептора за каждый правильный ответ нажатием кнопки на имеющемся в их распоряжении аппарате в пределах от одного до десяти раз. Каждое нажатие якобы соответствует 10 центам, так что испытуемый за каждый правильный ответ мог давать ЭСВ-рецептору награду в размерах до одного доллара. Каждый из испытуемых имел 4 возможности наградить ЭСВ-рецептора. Мы предполагали, что чем меньше денег (меньшее число пунктов) испытуемые будут присуждать ЭСВ-рецептору, тем более враждебно они к нему настроены. На рисунке показано среднее число пунктов (эквивалентных 10 центам), присуждаемых испытуемыми (в том или ином настроении) ЭСВ-рецептору. Как может видеть читатель, полученные данные подтверждают наши предположения. В условиях рассеянного внимания, когда испытуемые, как можно предполагать, слабо осознавали свои чувства, те из них, у кого было индуцировано депрессивное настроение, присуждали значительно более низкие вознаграждения, нежели их более счастливые товарищи по эксперименту. Напротив, когда внимание испытуемых было привлечено к их чувствам, собственное настроение не оказывало значительного влияния на то, как много денег они присуждали. Вероятно, в силу того, что осознание ими своих умеренно негативных чувств побуждало их думать о том, как правильно поступать в данной ситуации, эти испытуемые старались не дать своему настроению повлиять на решение (Berkowitz &amp; Troccoli, 1990).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Все ли негативные чувства подобны друг другу?</emphasis></subtitle>
    <p>Как мы пи дел и, многие виды неприятных состояний могут продуцировать агрессивные реакции, вероятно, вследствие порождаемого негативного аффекта. Это, как представляется, соответствует моему предположению о том, что любой тип негативных чувств может активизировать агрессивные наклонности и рудиментарное переживание гнева. Но так ли это на самом деле? Психологи, изучающие эмоции, в настоящее время различают эмоциональные состояния с высоким уровнем возбуждения, например такие чувства, как «все надоело», «нервозность» или «нервное состояние», и состояния, которые характеризуются низким уровнем возбуждения, включая чувства «усталости» или «печали» (см., например: Mayer and Gaschke, 1988). Не следует ли согласиться с тем, что только переживания первого вида, имеющие высокий уровень возбуждения, вызывают агрессивные следствия?</p>
    <p>Мое предположение заключается в том, что высокий уровень возбуждения увеличивает вероятность того, что агрессия и гнев станут явными; чем больше люди взволнованы, тем сильнее будет у них побуждение к агрессии и переживаемый гнев. Однако, как я полагаю, даже менее возбужденные люди могут иногда быть враждебными и переживать чувство гнева. Некто, находящийся в меланхолическом либо удрученном состоянии, может легко вспылить и взорваться, демонстрируя, что она или он, по крайней мере, готов стать агрессивным.</p>
    <subtitle><emphasis>Импульсивная агрессия: роль агрессивных ключевых сигналов</emphasis></subtitle>
    <p>До настоящего момента я обсуждал то, что, вероятно, является главной причиной эмоциональной агрессии: генерируемая негативным аффектом внутренняя стимуляция, которая в основном и «запускает» агрессивные реакции. Как я предполагал ранее, это побуждение может состоять как из желания причинить ущерб (вред) кому-то, так и из стремления осуществить связанные с агрессией моторные акты. Однако эмоционально порожденная внутренняя стимуляция не является единственным источником импульсивной агрессии. Агрессии может способствовать также и внешняя стимуляция. Не случалось ли вам укорить, оскорбить или даже ударить кого-нибудь сильнее, чем вы хотели? У вас могла быть более или менее рациональная цель: призвать к порядку непослушного ребенка, показать свою власть кому-то, кто угрожает вашему доминированию, или продемонстрировать, что вы достойная личность, с которой должны считаться. Тем не менее вы, по тем или иным причинам, набросились и ударили сильнее, чем намеревались. Этот вид импульсивной (или экспрессивной) агрессии не является чем-то необычным, и его можно наблюдать как в самых крайних проявлениях яростного нападения, так и в относительно мягко выраженных атаках (проклятия в адрес жертвы и т. п.). Описывая этот вид эмоциональной реакции в главе 1, я цитировал детектива из Далласа: «Убийства, – говорил он, – происходят оттого, что люди не думают… Взыграла кровь. Завязалась драка, и вот уже кто-то зарезан или застрелен». Здесь я хочу рассмотреть следующие вопросы: как бы часто ни случалась намеренная (в прямом смысле этого слова) агрессия и каковы бы ни были ее специфические формы, почему она вообще имеет место? Какие факторы се вызывают?</p>
    <subtitle><emphasis>Реакции на внешние ключевые сигналы</emphasis></subtitle>
    <p>Многие из моих исследований были посвящены как раз поставленным выше вопросам. Я доказывал, что импульсивные (или экспрессивные) атаки нередко являются, по крайне мере частично, реакциями на определенные черты или особенности ситуации, в которой оказывается человек. Находящиеся непосредственно рядом внешние стимулы вызывают реакции, повышающие интенсивность атаки<sup>29</sup>. Это случается, как я полагаю, когда внешние стимулы либо имеют агрессивное значение для нападающего (т. е. ассоциируются в сознании субъекта с агрессией), либо каким-то образом напоминают агрессору о крайне неприятных вещах. Рисунок иллюстрирует данную теорию и представляет различные условия, которые могут увеличить способность внешних стимулов вызывать более сильные агрессивные реакции. Я ограничусь обсуждением стимулов, которые имеют агрессивное значение, и стимулов, которые ассоциированы с происходившими ранее неприятными событиями.</p>
    <subtitle><emphasis>«Эффект оружия» как пример реакций на агрессивные ключевые стимулы</emphasis></subtitle>
    <p>Оружие явно представляет отличный пример объектов, имеющих для многих людей агрессивное значение. Если нам привычно представлять себе огнестрельное оружие (или даже ножи) скорее как орудия, намеренно применяемые для нанесения ущерба другим, нежели как объекты, необходимые для спортивных занятий или развлечений, то простое наличие ружья или ножа может стимулировать нас к более жесткому нападению на других, чем мы намеревались<sup>30</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Первая демонстрация эффекта оружия</emphasis></subtitle>
    <p>Эксперимент, проведенный четверть века назад мной и Энтони Лепажем (Anthony LePage), был первой демонстрацией эффекта оружия. В этом исследовании участвовали молодые люди – студенты колледжа. Каждый из них должен был выполнить задание в паре с другим студентом (помощником экспериментатора). Им говорили, что они участвуют в исследовании физиологических реакций на стресс. Они должны были по очереди решать предложенные задачи и по очереди оценивать друг у друга успешность решения, нанося от одного до десяти ударов электрическим током. После того как студенты расходились по отдельным комнатам, наивный испытуемый начинал первый, писал свои решения задач и получал либо один, либо 7 ударов током (не слишком сильных), якобы соответственно оценкам партнером качества его работы. Нет нужды говорить, что большинство испытуемых, получивших 7 ударов, были разозлены на партнера из-за очень несправедливой, хотя и не слишком болезненной оценки. Затем была очередь наивного испытуемого оценивать решения своего партнера. Его приглашали в «контрольную комнату», показывали «электрошоковый аппарат» (простой телеграфный ключ) и давали решения партнера. Поскольку главный вопрос исследования состоял в том, повысит ли наличие оружия агрессию испытуемых по отношению к тому, кого им предстояло атаковать, некоторые из них видели револьвер и ружье, лежащие на столе рядом с ключом «электрошокового аппарата», в то время как другие видели на столе две бадминтонные ракетки и несколько воланов. Каждому из испытуемых экспериментатор, отодвигая эти предметы в сторону, говорил, что они были оставлены его коллегой после другого исследования, затем просил начинать оценивать работу партнера и удалялся из комнаты. Испытуемые третьей группы работали за столом, на котором не было ничего, кроме ключа от «электрошокового аппарата». Результаты эксперимента, представленные на рисунке, свидетельствуют о повышающем агрессивность влиянии находящегося рядом оружия. Разозлившиеся испытуемые (получившие от партнера 7 ударов электротоком), которые видели на столе оружие, наказывали своих бывших мучителей сильнее, чем те из разозленных, кто видел нейтральные предметы, или те, у кого на столе не было ничего, кроме «электрошокового аппарата». Простой вид оружия, видимо, стимулировал разозленных людей наносить своим противникам больше ударов, чем они нанесли бы при отсутствии оружия (Berkowitz &amp; LePage, 1967).</p>
    <subtitle><emphasis>Подтверждение существования эффекта оружия</emphasis></subtitle>
    <p>Я не буду рассматривать здесь все возражения, выдвигавшиеся против эксперимента, демонстрирующего эффект оружия, и предлагаемой мной интерпретации, но упомяну лишь несколько заслуживающих внимания моментов. Во-первых, эксперимент Тернера (Turner) и Симонса (Simons) показал, что действия рассерженных людей в ситуации с наличием оружия не просто подтверждали гипотезу экспериментаторов. Фактически, чем сильнее испытуемые верили, что экспериментатор заинтересован в их агрессивных реакциях, тем меньше они стремились наказывать жертву (Turner &amp; Simons, 1974). Вызванное видом оружия усиление агрессии возникало вопреки подозрениям испытуемых, а <emphasis>не по причине</emphasis> осознания заинтересованности экспериментатора в их агрессивности.</p>
    <subtitle><emphasis>Некоторые успешные воспроизведения</emphasis></subtitle>
    <p>К настоящему времени были многократно проведены успешные эксперименты, подтверждающие наши данные (а также несколько неудачных попыток). Социальные психологи ряда стран, включая Швецию, Бельгию и Италию, получили сравнимые результаты, показывающие, что <emphasis>эффект оружия</emphasis> не ограничивается студентами университетов, принадлежащих к среднему классу американского Среднего Запада.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_013.jpg"/>
    <p>Среднее число наносимых ударов как функция наличия оружия (Berkowitz &amp; LePage).</p>
    <empty-line/>
    <p>Я приведу пример только одного из этих экспериментов, проведенного Энн Фроди (Ann Frodi) в рамках ее диссертационного, исследования в Гетеборгском университете (Швеция), Она показала, что молодые люди – студенты университета наносили значительно больше электрических ударов своему сокурснику (в качестве якобы оценки успешности его работы), если поблизости находилось оружие, чем в тех случаях, когда рядом были рожок и картинки, изображающие кормящую мать, или когда на столе не было вообще никаких предметов. Более того, тот же самый результат был получен, даже когда испытуемые не были рассержены тем, кого они «оценивали». Молодым людям, по-видимому, так хотелось наказать своего сокурсника, что эффект оружия наблюдался, даже когда испытуемые не были эмоционально возбуждены (Frodi, 1975).</p>
    <p>В исследовании, которое продемонстрировало, что испытуемые не просто согласовывали свое поведение с пожеланиями экспериментаторов, повышенная агрессивность, порождаемая наличием в поле восприятия оружия, наблюдалась, когда участники исследования не осознавали, что они принимают участие в эксперименте. Чарльз Тернер (Charls Turner) и его помощники во время студенческого карнавала поставили будку, к которой приглашались желающие бросать губку в человека-мишень, и им позволялось атаковать жертву сколько угодно раз. Жертва подвергалась «нападениям» большее число раз, когда рядом находилось оружие, нежели в том случае, когда оружия не было.</p>
    <p>Наконец, я должен отметить, что ряд исследований (например уже упомянутые эксперименты Фроди и Тернера) показали, что даже нерассерженные люди могут проявлять повышенную агрессию, когда они видят оружие. Эмоционально возбужденные люди могут быть особенно восприимчивыми к <emphasis>эффекту оружия</emphasis> (потому что они готовы атаковать кого-либо и, вероятно, почти не подавляют своих реакций), но даже и невозбужденные люди могут стать более агрессивными, чем обычно, когда поблизости находится оружие, особенно если их противодействующие агрессии силы в данный момент ослаблены<sup>31</sup>.</p>
    <cite>
     <p>Эксперимент с детьми. Недавний эксперимент на детях, проведенный Миомиром Зузулом (MiomirZuzul) в Загребском университете в Хорватии, представляет особенный интерес, так как он показывает, почему в некоторых исследованиях не удалось подтвердить эффект оружия. В этом исследовании шестилетним мальчикам и девочкам показывали либо настоящее оружие, либо игрушечное ружье или не показывали никакого оружия. Затем им рассказывали историю, в которой выражалось отношение к агрессии: разрешающее, строгое, менее разрешающее или же никакого определенного отношения не высказывалось. После этого некоторые из детей были фрустрированы тем, что им не разрешили участвовать в интересных занятиях, в то время как другие дети подобной фрустрации не подвергались. Затем в течение получаса свободной игры за всеми детьми вели наблюдение люди, которым не было ничего известно об условиях эксперимента. На рисунке показано среднее число агрессивных действий (толчки, удары и т. п.), совершенных фрустрированными детьми в каждой группе (аналогичное поведение было обнаружено в группе нефрустрированных детей, хотя тенденции оказались слабее выражены и не были статистически значимыми). Читатель может видеть, что дети были относительно сдержанными, когда рассказанная взрослым история подразумевала негативную установку к агрессии. Когда же подобная установка не выражалась, дети не только были в общем более агрессивными по отношению друг к другу, но и были особенно склонны драться и бить друг друга, если поблизости в поле их восприятия находилось оружие.</p>
    </cite>
    <image l:href="#i_014.jpg"/>
    <p>Агрессия детей как функция экспозиции оружия и ситуативной «атмосферы» (Zuzul, 1989).</p>
    <empty-line/>
    <p>Результаты этого эксперимента могут оказаться полезны как для исследователей, так и для родителей. Для первых уроком послужит то, что полученные в этом исследовании данные показывают следующее: ситуационно обусловленные тормозящие причины могут помешать обнаружить повышенную агрессивную тенденцию, порождаемую наличием оружия. Этот вид сдерживания агрессии, возможно, особенно сильно проявился в тех исследованиях, где не удалось получить подтверждение <emphasis>эффекта оружия</emphasis>. Для родителей этот эксперимент, как и ряд других, которые можно было бы здесь привести (см., например: Turner &amp; Goldsmith, 1976), демонстрирует, что игрушечные ружья так же, как и настоящее оружие, могут стимулировать у детей повышенную агрессию. Насилие в фантазии не обеспечивает «безопасной разрядки» для накапливающихся агрессивных побуждений.</p>
    <p>Игры детей с игрушечными пистолетами, винтовками или бластерами могут повысить агрессивность и неуправляемость. Однако результаты также показывают, что взрослые имеют возможность ослабить агрессивные реакции детей, дав им понять, что быть агрессивным нехорошо и что агрессия ведет к плохим последствиям. Сформулировав это в более общем виде, можно сказать, что оружие не всегда стимулирует открытую агрессию; люди часто способны адекватно управлять своим поведением. Тем не менее необходимо признать, что сдерживающие или тормозящие агрессию силы временами оказываются недостаточными, например из-за эмоционального возбуждения или слишком большой дозы алкоголя. Именно в тех случаях, когда сдерживание бывает слабым, простой вид оружия может инициировать агрессивную реакцию, более сильную, чем в условиях его отсутствия.</p>
    <subtitle><emphasis>Еще один дополнительный момент.</emphasis></subtitle>
    <p>Подобный эффект может иметь не только оружие. Все, что явно ассоциируется с возможностью причинить вред другим, вероятно, может иметь аналогичный эффект. Такими стимулами могут быть нож, или топор, или сцена с насилием в кино или на телеэкране. Каковы бы ни были стимулы, их агрессивное значение повышает вероятность того, что они вызовут агрессивное поведение.</p>
    <subtitle><emphasis>Ключевые стимулы (сигналы), ассоциированные с аверсивными событиями</emphasis></subtitle>
    <p>И еще один фактор, по видимости совсем другого свойства, также может способствовать агрессивным реакциям: ассоциации с неприятными событиями. Это не должно нас удивлять. Если аверсивные условия могут стимулировать агрессивные наклонности, то стимулы, связанные в нашем уме с этими негативными событиями, также могут иметь подобный эффект. Они могут вызывать негативные чувства, напоминая о наших прошлых страданиях. Этот негативный эффект может продуцировать враждебные мысли и агрессивные побуждения. Кроме того, такие негативные стимулы могут активизировать враждебные или агрессивные мысли и воспоминания, а также связанные с агрессией моторные реакции, действуя независимо от неприятных чувств.</p>
    <subtitle><emphasis>Эмпирические доказательства</emphasis></subtitle>
    <p>Исследования на животных показали, что стимулы, ассоциированные с аверсивными событиями, могут вызывать у них драки. Предположим, что паре крыс, находящейся в одной клетке, многократно наносят удары электрическим током и каждый раз при этом включается зуммер. Боль побуждает животных атаковать друг друга. После Того как зуммер несколько раз звучал одновременно с ударами электрического тока, достаточно уже одного его звучания, чтобы крысы начинали драться. Зуммер вследствие ассоциирования с аверсивным событием – электрошоком – становится негативным стимулом и в результате уже сам по себе может стимулировать агрессию.</p>
    <p>Подобный эффект был продемонстрирован также и в экспериментах с людьми. Польский психолог Адам Фрачек (Adam Fraczek) провел эксперимент, в котором у испытуемых вырабатывалась ассоциация желтого цвета либо с сигаретами (приятная связь для данных субъектов), либо с получением ударов электрического тока (неприятная ассоциация). Вскоре после этого их просили наказывать другого человека в условиях, включающих восприятие либо желтого, либо какого-то другого цвета. Испытуемые были более агрессивными, когда они видели желтый цвет <emphasis>и когда</emphasis> этот цвет был ассоциирован с болевым воздействием. Особенность среды (желтый цвет) стала негативным стимулом в результате ее ассоциирования с болезненным событием и таким образом усилила интенсивность агрессивных реакций<sup>32</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Теории эмоций. Чем определяется эмоциональное состояние?</emphasis></subtitle>
    <p>Я предполагаю, что когда люди сталкиваются с неприятными событиями (с тем, что неприятно по своей сути, либо с тем, что интерпретируется как негативное), то у них активируются разнообразные реакции: мыслительные, мнемические и телесные. Я также считаю, что идеационные, физиологические и экспрессивно-моторные реакции образуют основу эмоционального переживания. Мысли и убеждения, по-видимому, вступают в действие после того, как возбуждаются инициальные базовые эмоциональные реакции. Когнитивные концепции, описанные в этой главе, отличаются существенно иным подходом. Будучи значительно ближе к повседневному пониманию эмоций, они расценивают мысли как необходимые детерминанты эмоциональных реакций. Мы, вероятно, становимся рассерженными, только когда думаем, что с нами обошлись дурно или что кто-то намеренно нам угрожает, но желание причинить ущерб другому лицу появляется у нас как следствие гнева.</p>
    <p>Я не хотел бы в целом отрицать такой подход; он представляется верным для большинства из нас, и имеет солидную эмпирическую основу. С моей точки зрения, этот подход, однако, страдает существенной неполнотой. Можно сказать, что развитие эмоционального переживания значительно сложнее того, что видится при когнитивном/повседневном подходе. Прежде всего, давайте кратко рассмотрим, как понимаются эмоции с позиции когнитивного подхода.</p>
    <subtitle><emphasis>Связь доступной мишени с неудовольствием</emphasis></subtitle>
    <p>Ассоциации с аверсивными событиями играют весьма важную роль в том, что жертва может подвергаться сильнейшей атаке. Если бы мы но какой-то причине чувствовали себя плохо, то с большей вероятностью направляли бы свою агрессию на тех, кого можем обвинить в своих несчастьях. Перефразируя формулировку Долларда и его коллег (1939), мы можем сказать, что агрессия, возбужденная неприятным событием, с наибольшей силой бывает направлена на того, кто воспринимается как источник неудовольствия.</p>
    <p>Существует как минимум две причины этого эффекта. Атака частично может быть попыткой устранить или уменьшить <emphasis>аверсивную стимуляцию</emphasis>. В дополнение к этому воспринимаемый источник теперь ассоциируется с негативным аффектом; как результат, его простое присутствие может возбуждать враждебные мысли и воспоминания, равно как и внутреннюю стимуляцию к агрессии. Это положение можно сформулировать в более общем виде следующим образом: люди, получившие в глазах окружающих негативное значение (может быть, в связи с происшедшими ранее неприятными инцидентами), могут с особенной легкостью стать жертвами <emphasis>аверсивно генерированной агрессии</emphasis>.</p>
    <p>Исследования животных свидетельствуют в пользу этой возможности. По крайней мере в одном эксперименте животное легко становилось жертвой агрессии просто потому, что оно сталкивалось с животным-агрессором, которое перед этим подвергалось воздействию электротоком. Люди могут вести себя подобным образом. Так, например, Риордан и Тедеши показали, что участники эксперимента проявляют большую враждебность к человеку, который просто присутствовал, когда у испытуемых вызывали страх, и который, в отличие от них, не подвергался аналогичному воздействию (см.: Ulrich, Hutchinson and Azrin, 1965; Riordan and Tedeschi, 1983).</p>
    <subtitle><emphasis>Применение анализа к интерперсональным отношениям</emphasis></subtitle>
    <p><emphasis>Смещенная враждебность и феномен «козла отпущения».</emphasis> Смещение враждебности, на мой взгляд, часто имеет место, когда невиновный индивид или группа становится жертвой агрессии, проистекающей из другого источника. Несомненно, подобное вам знакомо. Всем нам известна история о том, как человек, рассерженный своим боссом, придя домой, накричал на жену, которая дает подзатыльник сыну за какую-то мелкую провинность, который, в свою очередь, даст пинка своей собаке. Все эти персонажи были спровоцированы, но, не в силах или не желая атаковать своего мучителя, <emphasis>разряжали</emphasis> агрессию на ком-то другом. Иногда мы называем невинную жертву <emphasis>козлом отпущения</emphasis>.</p>
    <p>Обычная интерпретация феномена козла отпущения исходит из того, что жертва подвергается атаке, потому что он или она доступна и ее безопасно атаковать. Частично такое предположение верно. Муж вполне мог резко выговаривать своей жене просто потому, что она «попалась под горячую руку» (и, быть может, также потому, что делала что-то такое, что его раздражало). На мой взгляд, однако, здесь имеет место <emphasis>смещение враждебности</emphasis>. Почему некоторые этнические группы или группы меньшинств с особой легкостью становятся козлами отпущения? По моему мнению, во многих случаях мишенью оказывается некто, кто уже вызывает антипатии и, таким образом, наделен негативным значением.</p>
    <p>Какие бы еще факторы ни играли свою роль, описанный процесс вносит свой вклад в порождение такого явления, как превращение негров и евреев в козлов отпущения (см.: Berkowitz, 1962, chapt. 5, а также Miller, N. Е., 1948). Неблагоприятное состояние дел генерирует агрессивное побуждение, которое направляется на доступную, безопасную и вызывающую антипатию группу.</p>
    <p>Связанные с экономическими трудностями нападения белых южан на негров явно обусловливались подобным образом, по крайней мере вплоть до 30-х годов текущего столетия. До того как экономика Юга стала многоотраслевой, как в настоящее время, экономическое благополучие этого района было прямо связано с ценами на его главную продукцию – хлопок. Целые сообщества страдали от тяжелых финансовых кризисов, когда цена на хлопок падала. Исследователи нашли, что до конца 30-х годов за резкими падениями цен на хлопковом рынке в этом регионе страны нередко учащались случаи линчевания(см.; Hovland and Sears, 1940; Mintz, 1946). Другие статистические данные говорят о том же. Так, например, в 1930 году произошел 21 случай линчевания. Южные графства, в которых происходили эти акты насилия, были экономически более отсталыми сравнительно с теми, в которых случаев линчевания не было (см.: Berkowitz, 1962, р. 136–137). Во всех этих случаях чернокожие, ставшие жертвами насилия, могли, разумеется, сделать что-то, оскорбившее белых. Однако небогатые фермеры привыкли враждебно относиться к неграм вообще. Они находили в них готовую мишень для своих агрессивных побуждений, порождаемых тяжелым экономическим положением.</p>
    <p>Возможно ли, что предшествующая антипатия способствовала также смещенной агрессии, которая веками была направлена против евреев? Люди, переживавшие возмущение, обиду, негодование из-за лишений и всевозможных жизненных трудностей, нападали на евреев, обвиняя их во всех своих бедах, в большей степени просто потому, что они еще детьми научились ненавидеть эту социальную группу. Другими словами, евреи (и некоторые другие национальные меньшинства) становились мишенью для смещенной враждебности, по крайней мере частично, по причине их <emphasis>негативного значения</emphasis> – ранее установившейся ассоциации с неблагоприятным положением дел.</p>
    <subtitle><emphasis>Люди с физическими недостатками как аверсивные стимулы</emphasis></subtitle>
    <p>Не только чернокожие и евреи могут ассоциироваться с неблагоприятным положением дел. Подумайте о людях с физическими недостатками или страдающих тяжелыми длительными заболеваниями. Для многих «нормальных» эти несчастные люди также связаны с негативными вещами по причине их нетрудоспособности и/или страдания. Разумеется, большинство из нас относится с сочувствием к больным или имеющим физические дефекты людям. Мы их жалеем и иногда даже идем на какие-то жертвы, чтобы им помочь. Однако где-то в глубине души они могут вызывать у нас неприятные ассоциации, и в результате мы относимся к ним, по сути дела, амбивалентно. До настоящего момента я не сказал ничего оригинального. Ряд социальных ученых отмечали это явление – смешение позитивных и негативных чувств к людям с физическими дефектами. Я, однако, иду дальше. В силу их <emphasis>негативного значения</emphasis> люди с физическими недостатками нередко подвергаются дурному обращению со стороны «нормальных», особенно если последние не задумываются о том, что делают.</p>
    <cite>
     <p>Подтверждение необдуманного дурного обращения получено в двух проведенных мной и Энн Фроди экспериментах (Berkowitz &amp; Frodi, 1979). Во втором из них студенток университета, которых вначале подвергли оскорблению, просили «осуществлять надзор» за мальчиком, которого они наблюдали на телеэкране. В половине случаев на телеэкране показывали мальчика с внешностью скорее «странной», нежели нормальной, а некоторые из испытуемых также слышали, что мальчик, разговаривая, заикается. После того как телевизор был выключен, мальчик якобы начинал выполнять серию учебных заданий, а испытуемым сообщали о каждой ошибке мальчика. Выполняя роль осуществляющих контроль, они должны были за каждую ошибку наказывать мальчика включением неприятного шумового «удара». По схеме использования «машины агрессии» Басса испытуемые были свободны в выборе интенсивности наказания (шума) в диапазоне 10-балльной шкалы, начиная от мягкого до решительно неприятного. Важно отметить, что испытуемые, осуществляя надзор, в то же время должны были выполнять еще и другое задание, так что они не были целиком сконцентрированы на своих действиях, когда нажимали на включающие шум кнопки. На рисунке показана средняя интенсивность наказания, которому подвергали мальчика эмоционально возбужденные испытуемые за якобы допущенные им ошибки при выполнении всех 10 заданий. Читатель может видеть, что несколько рассеянные испытуемые проявляли большую готовность или желание наказывать, когда они воспринимали мальчика как страдающего двумя физическими недостатками: как имеющего странную внешность и заикающегося. У несчастного ребенка, имеющего оба дефекта, были все шансы быть подвергнутым импульсивному дурному обращению со стороны все еще рассерженных испытуемых, по-видимому, в силу того, что для женщин он обладал наибольшим негативным значением.</p>
    </cite>
    <image l:href="#i_015.jpg"/>
    <p>Средняя интенсивность наказания мальчика (шумовые «удары» по 10-балльной шкале) как функция его внешности и речи (Berkowitz and Frodi, 1979).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><emphasis>Мышление, и не только. Когниции и эмоции</emphasis></subtitle>
    <p>В предыдущих главах подчеркивался относительно безотчетный и импульсивный характер многих актов гневной агрессии. Однако очевидно, что люди порой все же думают о том, что с ними происходит и как они могли бы поступать в данных обстоятельствах. Несомненно, что эти мысли могут влиять на то, что люди чувствуют и как они будут действовать.</p>
    <p>В этой главе я сконцентрируюсь в основном на роли познавательных процессов, в частности мыслей, в формировании как эмоциональных состояний, гак и обусловленного ими поведения. Много внимания будет уделено обсуждению того, как на специфические чувства и поведение людей могут влиять их представления о причинах эмоционального возбуждения и о том, что может случиться в следующий момент.</p>
    <p>Кроме того, я буду говорить о том, каким образом возникающие у нас в определенный момент мысли могут влиять на наши истолкования поведения других людей и на то, как мы будем вести себя по отношению к ним. Хотя акцент и будет сделан на когнитивных процессах, я продемонстрирую также, что и телесные реакции вносят свой вклад в эмоциональные переживания. Не все определяется только мыслями.</p>
    <p>Для того чтобы прояснить некоторые теоретические вопросы понимания эмоций, с которыми мы будем в дальнейшем сталкиваться, я представлю результаты исследований и собственную аргументацию в контексте исторически сложившихся и современных теорий эмоций.</p>
    <subtitle><emphasis>Когнитивные концепции эмоций. Какие интерпретации продуцируют гнев?</emphasis></subtitle>
    <p>Хотя психологи, принимающие когнитивный подход, расходятся в деталях, все они придерживаются одной и той же базисной предпосылки: интерпретация вызывающего возбуждение события играет важнейшую роль (Weiner, 1985). Давайте рассмотрим в качестве иллюстрации следующую ситуацию:</p>
    <cite>
     <p>Джейн Смит, незамужняя женщина лет 35, познакомилась с симпатичным мужчиной. Они, похоже, понравились друг другу и договорились встретиться после работы в расположенном неподалеку ресторане. Джейн приходит первой. Прождав около часа, она решает, что мужчина на свидание не придет.</p>
    </cite>
    <p>Как будет реагировать Джейн? С точки зрения здравого смысла и когнитивных теорий, ее чувства – будет ли она испытывать ярость, печаль или подавленное настроение – зависят от того, как она интерпретировала случившееся. Это представляется очевидным. Но какой вариант интерпретации приведет к чувству гнева, а какой вызовет иную эмоцию? Сначала я приведу некоторые варианты ответа на этот вопрос, предлагаемые когнитивистами, а затем представлю собственную точку зрения.</p>
    <subtitle><emphasis>Оценки и атрибуции</emphasis></subtitle>
    <p>К сожалению, не псе когнитивистски ориентированные теоретики пользуются одной и той же терминологией при попытках объяснить, как различные виды перцепции порождают различные эмоции. Некоторые из авторов, занимающихся данной проблематикой, говорят об <emphasis>оценках</emphasis> применительно к почти любому случаю интерпретации или оценивания ситуации, в то время как другие предпочитают говорить об атрибуциях, под которыми обычно имеются в виду убеждения личности относительно <emphasis>причины</emphasis> возбуждающего эмоцию события. Анализ эмоций, предлагаемый Бернардом Вайнером, представляет хороший пример последнего из этих вариантов словоупотребления. Он говорит, что люди склонны приходить в состояние гнева, когда сталкиваются с неприятным опытом и приписывают его внешней причине (нечто иное, нежели они сами), которая могла бы быть контролируема ответственным за нее субъектом или объектом. В нашем примере Джейн была бы рассержена в той степени, в которой она обвинила бы мужчину за то, что он не явился на свидание, и полагала бы, что он мог прийти, если бы действительно хотел этого.</p>
    <p>Один из возможных способов преодолеть терминологическую путаницу в данной области состоит в том, чтобы применить дефиницию, сформулированную Ричардом Лазарусом <emphasis>(см.:</emphasis> например, Lazarus &amp; Smith, 1989). Он считает необходимым различать «знание» и «оценку». <emphasis>Знание</emphasis> означает убеждение (мнение) относительно фактов, с которыми человек имеет дело. Истолкование Джейн того, почему мужчина не пришел на свидание, является примером такого знания (или убеждения, мнения). Многие атрибуции представляют примеры знания в этом смысле. <emphasis>Оценка,</emphasis> согласно Лазарусу, должка быть ограничена убеждениями (мнениями) относительно личного значения данного события для благополучия индивида. Лазарус доказывает, что сильные чувства не возникают, если подобного рода оценка отсутствует. С его точки зрения, Джейн не была бы сильно возбуждена, если бы поведение мужчины не оказалось лично высоко значимым для нее в плане ее «я»-концепции.</p>
    <subtitle><emphasis>Дименсии убеждения (мнения) в эмоциональных ситуациях</emphasis></subtitle>
    <p>Следуя примеру Лазаруса, исследователи когнитивистской ориентации (см.: Roseman, 1984; Scherer, 1984; Smith &amp; Ellsworth, 1985) полагают, что связанные с эмоциями знания (или убеждения) могут быть описаны в терминах относительно небольшого числа подлежащих им дименсий. Локализация любого из убеждений относительно этих когнитивных дименсий детерминирует результирующее эмоциональное переживание.</p>
    <cite>
     <p>Примером этого вида анализа служит эксперимент Смита и Элсворта, которые просили студентов университета вспомнить и описать различные возбуждающие эмоции ситуации. Исследователи нашли, что ситуации, воспринимавшиеся их респондентами, могли быть охарактеризованы в значительной степени следующим образом: 1) насколько приятными они были; 2) как много усилий потребовалось, чтобы справиться с ними; 3) в какой степени ситуации требовали их личного внимания и активного участия; 4) степень определенности в понимании индивидом происходящего; 5) степень, в которой данный индивид скорее, чем кто-либо другой, ответствен за случившееся; 6) степень, в которой никто из участников не мог контролировать или влиять на то, что случилось.</p>
    </cite>
    <p>Не все из дименсий важны для каждой эмоции. Смит и Элсворт в основном согласны с анализом провоцирующих гнев событий, предложенным Вайнером. Они нашли, что, когда люди испытывают чувство гнева, обычно они оценивают возбуждающую эмоции ситуацию как обусловленную чьими-то действиями (т. е. кто-то ответствен за неприятное событие) и думают, что случившееся могло быть подконтрольным (т. е. от кого-то зависело, произойдет оно или нет). Однако Смит и Элсворт расширили концепцию Вайнера следующим положением: большинство людей рассматривает возбуждающую гнев ситуацию как решительно неприятную и требующую значительных усилий. (По существу, это означает, что индивид, оказывающийся в подобной ситуации, испытывает интенсивное возбуждение и должен прилагать усилия, чтобы справиться с неприятным событием.) Теоретически Джейн была бы рассержена в такой степени, в какой она была бы уверена, что мужчина был лично ответствен за то, что не явился на свидание, и был в состоянии контролировать случившееся. Ситуация также была бы исключительно неприятной для нее и, по всей вероятности, вызвала бы у нее сильное эмоциональное возбуждение.</p>
    <p>Вне зависимости от того, говорят ли они об «оценках» или об «атрибуциях», другие теоретики доказывают, что необходимы еще и другие убеждения (суждения, мнения) для того, чтобы вызвать у субъекта чувство гнева. Как я уже отмечал, Джеймс Эверилл утверждает, что гнев – это обвинение в том, что с нами поступили дурно. Мы, вероятно, будем испытывать гнев не только потому, что нам не удалось получить то, что мы хотели, и обвиняем кого-то за эту неприятность (т. е. мы считаем, что кто-то был ответствен и мог повлиять на то, что случилось), но также и потому, что считаем действия этого другого человека несправедливыми или нарушающими социальные нормы. Иными словами, согласно Эвериллу, Джейн была бы рассержена в той степени, в какой она считала бы, что этот мужчина намеренно поступил с ней нехорошо. Лазарус идет еще дальше. С его точки зрения, гнев возникает только лишь <emphasis>в</emphasis> том случае, если событие трактуется как лично значимое, а также когда подвергающийся воздействию человек неуверен в своей способности справиться с ситуацией. Джейн испытывала бы чувство гнева лишь в той степени, в какой она думала бы, что поведение мужчины, не пришедшего на свидание, представляет для нее какую-то угрозу (Averiil, 1982; Lazarus &amp; Smith, 1989).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_016.jpg"/>
    <p>Схематическое описание двух когнитивных концепций гнева</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><emphasis>Но что, если нет возможности кого-либо обвинить?</emphasis></subtitle>
    <p>Я хочу на время отложить обсуждение недостатков этих концепций, но должен остановиться на одном важном моменте, отмеченном некоторыми когнитивистски ориентированными теоретиками. Разумеется, читателю известно (и я уже упоминал об этом), что люди иногда приходят в состояние гнева, даже если обвинять совершенно некого. Вы можете рассердиться из-за своей машины, если она вдруг сломается во время поездки, или начать беситься из-за погоды, если гроза испортила вам пикник, и даже можете разразиться проклятиями, если полка, которую вы только что прикрепили, вдруг оборвалась. В этих, как и во многих других случаях неприятные события не могут быть приписаны чьему-либо злонамеренному действию, но гнев все равно возникает. Почему? Часто встречаемый ответ на этот вопрос состоит в том, что люди действительно думают, что те или иные конкретные обстоятельства ответственны за постигшие их разочарования. Они расценивают вещь – машину, грозу, полку или любой раздражающий их объект – как некое «существо» или «сущность» и обвиняют его в злонамеренности. «Эта проклятая штука опять меня подвела», – так, вероятно, они думают и, как следствие, злятся на вещь, которая «поступила с ними нехорошо или несправедливо».</p>
    <p>Многие из читателей, несомненно, согласятся с такой возможностью. Разве нам не знакомы подобные мысли, приходящие в голову, когда мы попадаем в неприятные ситуации? Быть может, мы склонны приписывать наши неприятности некой специфической «сущности», даже когда ответственной на самом деле была та или иная имперсональная естественная сила. Я вернусь к рассмотрению этой возможности несколько позже.</p>
    <subtitle><emphasis>Экспериментальное подтверждение роли атрибуций в детерминировании эмоций</emphasis></subtitle>
    <p>Большая часть эмпирических данных, подтверждающих представленный выше анализ, была получена в исследованиях, проводимых в естественных условиях, когда обычных людей спрашивали об их эмоциональных состояниях. Эти сообщения являются источниками ценной информации об эмоциях, но они подвержены искажающим влияниям. В их числе помыслы респондентов о желаемом (wishful thinking), попытки постфактум представить данное событие в лучшем свете, ранее <emphasis>усвоенные</emphasis> представления о природе того или иного специфического эмоционального состояния и т. д. Единственный способ исключить подобные источники ошибок состоит в том, чтобы дополнить исследования в естественных условиях экспериментами, в которых ситуационные влияния подвергаются намеренным манипуляциям. К счастью, социальными психологами было проведено немало экспериментов, продемонстрировавших влияния атрибуций на эмоциональные реакции.</p>
    <subtitle><emphasis>Двухфакторная теория эмоций Шехтера – Зингера</emphasis></subtitle>
    <p>Большинство современных теоретических построении относительно роли атрибуций в порождении эмоций берет свое начало от широко известной когнитивной теории эмоций, опубликованной Стэнли Шехтером и Джеромом Зингером в 1962 году (Schachter, 1964; Schachter &amp; Smith, 1962). Любое обсуждение роли когниций в развитии чувства гнева было бы существенно неполным без рассмотрения этой теории.</p>
    <p>Шехтер и Зингер начали свой анализ с того, что подвергли сомнению идею (выдвинутую У. Джеймсом и другими) о том, что конкретные эмоции являются функцией специфических телесных реакций. Согласно Щехтеру и Зингеру, мы не потому чувствуем гнев, что наши мышцы напрягаются, челюсти сжимаются, пульс учащается и т. д., но потому, что мы испытываем общее возбуждение и у нас имеются определенные когниции относительно природы нашего возбуждения.</p>
    <p>Согласно этой теории, когда люди сталкиваются с возбуждающим эмоцию событием, они, вероятно, вначале испытывают нейтральное и недифференцированное физиологическое возбуждение. Теоретически то, что происходит дальше, зависит от того, знают ли они о том, почему возбуждены, и что они чувствуют. Если люди не уверены относительно того, какую эмоцию они переживают, то, вероятно, будут искать в ситуации ключевые сигналы, которые могли бы помочь им объяснить природу данных ощущений. «Что я чувствую?» – спрашивают они себя, быть может, на бессознательном уровне. <emphasis>«Я</emphasis> боюсь, взволнован, рассержен или что?» Они ищут ответ. Однако если С самого начала они понимают, чем вызвано их возбужденное состояние и каковы их чувства, то им не приходится искать информацию о происходящем: они уже знают, в чем дело. В любом случае, согласно Шехтеру и Зингеру, у возбужденных людей затем будет формироваться мнение о природе испытываемых ими состояний, и это знание будет, вероятно, трансформировать общее недифференцированное состояние возбуждения в специфическое эмоциональное переживание.</p>
    <p>Нижняя половина рисунка иллюстрирует применение данной теории к чувствам Джейи из использованного мной примера. Теоретически после того, как мужчина на свидание не явился, вначале она испытывает состояние <emphasis>общего</emphasis> возбуждения. Затем у Джейн довольно быстро появляется мысль о том, почему она возбуждена и каковы ее чувства: «Видимо, я расстроена из-за того, что он не пришел. Вероятно, я рассержена на него». Это суждение сформировало ее эмоциональное состояние, таким образом, что она переживает чувство гнева.</p>
    <p>Я кратко опишу часть остроумного эксперимента, проведенного Шехтером и Зингером, чтобы проиллюстрировать эту теорию в действии.</p>
    <cite>
     <p>Под предлогом того, что проводится исследование влияния на зрение определенного (фиктивного) витамина, испытуемым сказали, что им будет сделана инъекция эпинефрина, который вызывает физиологическое возбуждение и такие симптомы, как учащенное биение сердца и прилив крови к лицу. Другой половине испытуемых была сделана инъекция нейтрального солевого раствора, не оказывающего заметного действия на нервную систему. (Читатель видит, что ощущения, вызываемые эпинефрином, несколько похожи на те, что мы испытываем в состоянии гнева.) В контексте нашего обсуждения важным является следующий момент. Половине испытуемых, получивших дозу эпинефрина, было сообщено, что у них проявятся побочные эффекты (например, что они будут чувствовать учащенное сердцебиение), в то время как другая половина никакой информации о подобных побочных эффектах не получила. В результате, когда участники эксперимента начинали ощущать симптомы вызванного препаратом возбуждения, те из них, которые знали об этих эффектах, могли приписать свои ощущения действию препарата, в то время как неинформированные относительно данных симптомов, вероятно, не понимали, что именно их возбудило и что означают эти ощущения. Испытуемым, получившим инъекцию плацебо, также ничего не сообщалось о побочных эффектах.</p>
     <p>После введения испытуемому дозы «витамина» в комнате, где он находился, появлялся человек, якобы подвергнутый такой же процедуре, но который на самом деле был помощником экспериментатора. Им сообщалось, что до начала исследования зрения придется подождать около двадцати минут, а за это время следует заполнить опросник. Помощник экспериментатора начинал выражать сильнейшее раздражение и гнев по поводу личного характера вопросов, содержащихся в опроснике. Наконец он рвал опросник на мелкие куски и выбегал из комнаты. Все это время действия настоящего испытуемого фиксировались наблюдателем через одностороннее зеркало. Целью эксперимента было определить, в какой степени испытуемые проявляют гнев, подражая помощнику экспериментатора и/или делая гневно-критические замечания по поводу исследования, опросника или того и другого.</p>
    </cite>
    <image l:href="#i_017.jpg"/>
    <p>Уровень гнева, выражаемого испытуемыми, когда помощник экспериментатора демонстрировал состояние гнева (Schachter and Singer, 1962).</p>
    <empty-line/>
    <p>Двухфакторная теория делает четкие предсказания эффектов подобных экспериментальных вариаций. Предполагалось, что возбужденные, но не информированные испытуемые будут находиться в состоянии неопределенности относительно своих странных ощущений (побочных действий препарата). Их когниции, связанные с этими ощущениями, должны, следовательно, с большой легкостью поддаваться влиянию подходящих ситуационных ключевых сигналов, таких, как поведение помощника экспериментатора. Они должны воспринимать действия этого субъекта в качестве ключевых сигналов к тому, что они должны чувствовать сами, как если бы они говорили сами себе: «Так как он злится из-за этого опросника, я тоже должен быть раздражен из-за него». Под влиянием этого убеждения, они, вероятно, будут испытывать чувство гнева и открыто проявлять его в своем поведении.</p>
    <p>Хотя и были некоторые неясности в полученных результатах, действия наивных испытуемых, в общем, соответствовали предсказаниям теории. Система оценивания, использованная наблюдателями, слишком сложна, чтобы описывать ее здесь, но по существу, как можно видеть из рисунка, возбужденные неинформированные испытуемые в весьма сильной степени поддались влиянию поведения помощника экспериментатора и проявили высокий уровень явно выраженного гнева.</p>
    <p>Этот интригующий эксперимент быстро привлек большое внимание и стимулировал значительное число исследований. Некоторые из них подвергли сомнению те или иные аспекты теории и/или процедуры эксперимента<sup>33</sup>.</p>
    <p>Тем не менее теория, по-видимому, работает при следующих условиях: когда индивидуум находится в состоянии умеренного (не сильного) возбуждения, когда он оказывается в неоднозначной, трудно определимой ситуации, и когда он не понимает, чем именно вызвано его возбуждение.</p>
    <subtitle><emphasis>Эксперименты сложной атрибуцией</emphasis></subtitle>
    <p>Особый интерес у психологов был вызван одним из следствий эксперимента Шехтера – Зингера: эмоциональные переживания, судя по всему, могут легко подвергаться влиянию атрибуций. Точно так же, как испытуемые в этом эксперименте, по-видимому, чувствовали раздражение и гнев, когда (под влиянием помощника экспериментатора) они приписывали свое физиологическое возбуждение неприятным, затрагивающим интимную сферу пунктам опросника, другие люди теоретически не должны испытывать гнев, если они думают, что их телесные ощущения были обусловлены чем-то таким, что обычно не порождает гнев. Нельзя ли в таком случае, задаются вопросом некоторые исследователи, уменьшить эмоциональные реакции людей, если каким-то образом сделать так, чтобы они приписывали свое возбуждение неэмоциональным источникам?</p>
    <p>Мы будем рассматривать здесь возможные изменяющие эмоции влияния <emphasis>ложных атрибуций</emphasis> (названных так потому, что возбуждение, фактически продуцируемое эмоциогенным стимулом, неправильно приписывается другому правдоподобному источнику).</p>
    <p>Читатель может получить представление о том, что имеют в виду психологи при обсуждении ложных атрибуций, вспомнив пример Джейн, ожидающей мужчину в условленном для свидания месте. Она эмоционально возбуждена. Однако давайте предположим также, что она приняла новое лекарство незадолго до того, как вышла из своего офиса, и что врач предупредил ее о том, что препарат может вызвать учащенное сердцебиение и неприятные ощущения в желудке – ощущения, схожие с теми, которые переживаются людьми в состоянии гнева. Концепция ложных атрибуций говорит нам, что если Джейн осознает возможные побочные эффекты лекарственного препарата, то она может приписать свое физиологическое возбуждение скорее действию лекарства, чем тому, что молодой человек не явился на свидание. В результате она может не считать себя рассерженной («Это из-за лекарства я так себя чувствую») и, как следствие, не будет испытывать чувство гнева.</p>
    <p>Исследования в этой области, как я уже отмечал, не привели к однозначным результатам, но были получены некоторые позитивные данные<sup>34</sup>, так что теорию можно считать правильной для определенных ограниченных обстоятельств.</p>
    <p>Предположим, вы стараетесь успокоить мальчика, сильно разозлившегося на своего брата. Теоретически, согласно результатам данного исследования, вы можете ослабить его побуждение атаковать брата, если сумеете убедить ребенка в том, что он был возбужден не братом, а каким-то другим воздействием – чем-то эмоционально нейтральным, например громким шумом. Действительно, Рассел Гин получил результаты, соответствующие данной концепции.</p>
    <cite>
     <p>В проведенном им эксперименте испытуемые – студенты университета фрустрировались помощником экспериментатора и затем, прежде чем получить возможность отомстить ему, подвергались воздействию громкого шума. Те из испытуемых, которые были фрустрированы, но приписывали свое возбуждение неприятному шуму, были склонны наказывать помощника экспериментатора не столь сильно, как те из них, которые не считали, что их возбужденное состояние было вызвано шумом (Geen, 1978). Первые, вероятно, не думали о себе как очень рассерженных и, следовательно, не действовали так, как действовали бы в состоянии гнева.</p>
    </cite>
    <p>Однако, как всем нам известно (и как показали некоторые исследования), часто бывает очень трудно убедить оскорбленных людей в том, что на самом деле они не рассержены.</p>
    <subtitle><emphasis>Атрибуции при переносе возбуждения. Энергетизирующее влияние иррелевантного возбуждения</emphasis></subtitle>
    <p>Вообще говоря, мы не ожидаем того, что шум будет способствовать агрессии (если только шум не слишком неприятен), но громкий шум действительно может повышать силу атаки. Такое влияние громкого шума включает разные аспекты, и некоторые из них связаны с атрибуциями.</p>
    <p>Во-первых, шум может быть аверсивным. Как мы помним, неприятные стимуляции – ненормально высокая температура, гнилостные запахи, раздражающий дым сигарет или даже резкие звуки – могут генерировать агрессивные побуждения. Во-вторых, шум может, в общем, действовать возбуждающе, и это возбуждение порой энергетизирует уже действующие агрессивные тенденции. Рассел Гин и Эдгар О’Нил (Geen &amp; O’Neal, 1969) представили доказательства подобного влияния, продемонстрировав, что, когда люди предрасположены к агрессии (в данном случае из-за того, что они смотрели кинофильм со сценами насилия), те из них, кто подвергался воздействию громкого шума, впоследствии с большей готовностью наказывали своего сокурсника по сравнению с теми, кто слышал только слабые шумы. Громкие звуки, вероятно, действовали возбуждающе, и результирующее общее возбуждение интенсифицировало индуцированные фильмом агрессивные тенденции испытуемых.</p>
    <p>Важно подчеркнуть, что не только шум, но и любая возбуждающая стимуляция может иметь подобный эффект. Мы можем быть возбуждены многими вещами, включая физические упражнения, определенные химические препараты, вид других людей, включенных в рискованные занятия, рок-музыку или сексуальные сцены. Барклай, например, показал, что когда в лабораторном эксперименте испытуемые были сексуально возбуждены, то они становились затем более агрессивными по отношению к жертве, чем обычно (Barclay, 1971). Не имеет значения, что именно вызывает повышенное возбуждение; в любом случае оно может энергетизировагь имеющуюся у нас тенденцию атаковать кого-нибудь (при условии, что возбуждение не вызывает у нас хорошего настроения, при котором мы не хотели бы никому причинять ущерб)<sup>35</sup>.</p>
    <p>Нетрудно вспомнить другие примеры этого феномена. В XVIII и XIX веках (а может быть, и раньше) в ряде американских индейских племен воины, перед тем как идти сражаться с врагом, исполняли возбуждающие военные танцы. Барабанный бой, крики танцующих и зрителей и физическая активность возбуждали чувства воинов до очень высокого уровня и тем самым интенсифицировали существующие у них агрессивные тенденции. Почти то же самое происходит, когда обычные, цивилизованные люди до такой степени подпадают под воздействие возбужденной толпы, что оказываются способными к совершению насильственных действий.</p>
    <subtitle><emphasis>Теория переноса возбуждения</emphasis></subtitle>
    <p>Энергетизирующее влияние возбуждения представляет собой довольно примитивный феномен, при котором отсутствует мыслительная активность и который может влиять на поведение практически всех видов животных. Однако существует и другой тип подобного влияния, явно более зависящий от когнитивных процессов. Согласно Д. Зилманну, впервые выявившему этот феномен, опосредуемый атрибуциями трансфер возбуждения, продуцированного эмоционально нейтральным событием, может усиливать реакции на другие, более эмоциогенные ситуации (Zillmann, 1978,1979,1983).</p>
    <p>Я очень кратко опишу теорию Зилманна. После того как мы возбуждаемся, внутреннее физиологическое возбуждение с течением времени обычно ослабевает, так что мы уже перестаем полностью осознавать его, даже если какое-то остаточное возбуждение у нас еще и сохраняется. Мы можем больше уже и не думать о том, чем было вызвано наше возбуждение. Перестав осознавать источник инициального возбуждения, мы довольно легко можем ошибочно приписать слабое или средней интенсивности возбуждение, которое нами еще ощущается, другому событию, происходящему вскоре после первого. Например, предположим, что вы пришли домой после езды на велосипеде. Ваше тело может быть еще физиологически возбужденным, но через какое-то время вы уже перестаете ясно сознавать ваше возбуждение и фактически уже не вспоминаете о езде на велосипеде. Вы включаете телевизор, и случается так, что в это время показывают выступление политика, который вам не нравится. Вид этой персоны может вызвать эмоциональный всплеск, который вы интерпретируете как сильный гнев. Сохранившееся после вашей поездки остаточное физиологическое возбуждение переносится на политика и тем самым усиливает вашу обычную негативную установку к этой персоне. Более того, по мнению Зилманна, вы интерпретируете ваши эмоции как гнев потому, что вы лучше сознаете недавнее событие (то, что вы видели на телеэкране этого политика), чем предшествующее (вызнавшая физиологическое возбуждение езда на велосипеде). Теория Зилманна переносе возбуждения не ограничивается только агрессией. Он распространил свой анализ на другие формы поведения и другие типы возбуждения и, в частности, получил свидетельства того, что (среди прочего) остаточное сексуальное возбуждение повышает готовность помочь другим или усиливает удовольствие от музыки и чувство юмора<sup>36</sup>.</p>
    <p>Какова бы ни была подлинная причина возбуждения и выполняемые ими действия, люди, еще испытывающие остаточное возбуждение, склонны приписывать свое возбуждение не действительной причине, но какому-то другому источнику, который 1) они особенно ясно осознают в данный момент и который 2) с достаточной вероятностью мог продуцировать переживаемые ими ощущения. Человек, смотревший эротический фильм и испытывающий при этом сексуальное возбуждение, через какое-то время по окончании фильма может находить услышанную шутку очень смешной. Ясно осознавая шутку, но, не вспоминая в данный момент о фильме, он приписывает свое возбуждение именно шутке и полагает, что ему, следовательно, должно быть очень весело.</p>
    <subtitle><emphasis>Атрибуции и влияние информации о смягчающих обстоятельствах</emphasis></subtitle>
    <p>Атрибуции могут действовать также и по-другому, – например, когда мы знаем, что чьи-либо раздражающие нас действия не были направлены против нас лично. Предположим, однажды утром вы приходите на работу и кто-то из ваших коллег предупреждает о том, чтобы вы были поосторожнее с боссом. «Он сегодня в плохом настроении из-за каких-то семейных проблем, – говорит ваш коллега, – и у него против вас зуб». Вскоре после того, как вы садитесь за свой стол, появляется босс, рычит на вас и обвиняет в том, что вы опаздываете на работу, хотя на самом деле вы пришли вовремя. Обычно в подобных обстоятельствах вы были бы раздражены. Вы приписали бы неожиданную агрессию начальника его отвратительному характеру. Однако из сообщения коллеги вы знаете о смягчающих обстоятельствах, которые объясняют поведение начальника. Вы, таким образом, приписываете его грубые нападки скорее внешним обстоятельствам, нежели его индивидуальным качествам, и не будете расценивать это нападение как направленное против вас лично.</p>
    <p>Нет ничего особенно загадочного в этом гипотетическом примере, и мы не нуждаемся ни в каких исследованиях для доказательства того, что подобные вещи действительно происходят. Более интересно то, что исследования показывают ограничения влияний информации смягчающих обстоятельствах и связанных с ней атрибуций.</p>
    <p>Это исследование также было инициировано Зилманном и его сотрудниками, и его выводы подкреплены данными, полученными другими учеными (см.: Zillmann, 1979, а также Kremer and Stephens, 1983; Jonson and Rule, 1986). Давайте еще раз вернемся к нашему примеру с грубыми нападками босса на своего подчиненного. Вообще говоря, эксперименты Зилманна продемонстрировали, что информация о смягчающих обстоятельствах (в данном случае о личных проблемах босса) <emphasis>не</emphasis> слишком эффективно ослабляет подстрекательства к агрессии, когда 1) информация получена некоторое время спустя после того, как неприятный инцидент уже произошел, и 2) уровень возбуждения очень высок.</p>
    <p>Первый пункт был продемонстрирован результатами эксперимента, проведенного Д. Зилманном и Дж. Кантор (Zillmann &amp; Cantor, 1976).</p>
    <cite>
     <p>Все участники исследования были фрустрированы оскорбительными замечаниями экспериментатора, и большинство из них узнали о существовании смягчающих обстоятельств – экспериментатор расстроен из-за экзаменов, которые согласно расписанию он должен был принимать. Однако некоторым из испытуемых эта информация была сообщена <strong>до того</strong>, как они были фрустрированы экспериментатором, в то время как другие получили информацию <strong>после</strong> фрустрирования. Испытуемым третьей группы, естественно, вообще не было ничего сообщено о смягчающих обстоятельствах. Для измерения агрессии каждый из испытуемых получал возможность подать жалобу на экспериментатора, и каждому было сказано, что жалоба может повлиять на будущую карьеру этого преподавателя. Ни один из испытуемых, которых предупредили о плохом настроении экспериментатора до того, как они были фрустрированы, не обратился с жалобой, и физиологические измерения показывали, что они не были сильно возбуждены оскорбительными репликами экспериментатора. Они не расценивали его действия как личный выпад (агрессию). С другой стороны, сообщение испытуемым о смягчающих обстоятельствах через несколько минут после того, как они были фрустрированы, по-видимому, оказалось запоздалым. Полученная информация в этом случае не уменьшала враждебности к экспериментатору. Когда они узнавали, почему экспериментатор вел себя так грубо, уровень физиологического возбуждения не становился существенно более низким сравнительно с теми испытуемыми, которые вообще не получали информации о смягчающих обстоятельствах, и они жаловались на экспериментатора почти так же часто, как и испытуемые неинформированной группы.</p>
    </cite>
    <p>Зилманн, однако, предупреждал, что не следует думать, будто получаемая постфактум информация о смягчающих обстоятельствах никогда не уменьшает агрессивные побуждения, активированные фрустрацией. Ссылаясь на результаты эксперимента, проведенного Шабазом Малликом и Бойдом Мак-Кэндлиссом(МаШск &amp; McCand– less, <emphasis>1966),</emphasis> он отмечает, что переоценка предшествующего раздражения или гнева иногда уменьшает последующую агрессию, хотя может потребоваться некоторое время для того, чтобы эта «извинительная» информация могла быть усвоена и дала должный эффект. Результаты эксперимента Зилманна Кантора были основаны на измерениях, сделанных вскоре после того, как испытуемые были фрустрированы. Вполне понятно, что если бы тестирование проводилось через более продолжительное время, то интенсивность эмоционального состояния успела бы понизиться, испытуемые успокоились и могли бы лучше обдумать смягчающие обстоятельства и пересмотреть свое отношение к экспериментатору.</p>
    <p>Однако даже длительная отсрочка и широкий временной интервал, позволяющий учесть, рассмотреть и оценить информацию о смягчающих обстоятельствах, могут не полностью устранить агрессивные побуждения фрустрированных людей, если в момент фрустрации их возбуждение достигало очень высокого уровня. Зилманн считает, что агрессивные мысли, сформировавшиеся в «высокотемпературных» условиях интенсивного гнева, прочно имплантируются в сознании индивида и, таким образом, успешно противостоят времени. Затем, поскольку враждебность (т. е. негативная установка) сохраняется, фрустрированные люди могут хладнокровно атаковать своих прежних мучителей позже, когда только представится подходящий случай (Zillmann, 1979, р. 333).</p>
    <subtitle><emphasis>Атрибутивные эффекты с точки зрения концепции ассоциативной сети</emphasis></subtitle>
    <p>Хотя рассмотренные выше исследования атрибуций, на первый взгляд, серьезно отличаются от интерпретации эмоциональной агрессии с точки зрения теории ассоциативной сети, однако атрибутивные эффекты на самом деле нетрудно понять в свете этой альтернативной перспективы.</p>
    <p>Прежде всего, в противоположность утверждению когнитивистски ориентированных теоретиков о том, что определенные виды оценок и атрибуций (указанные в перечне в первой части рисунка) необходимы для возникновения гнева, я показал, что гнев и агрессия могут иметь место также и при отсутствии подобных оценок. Было бы лучше, по-видимому, говорить, что такие когниции обычно лишь интенсифицируют переживание гнева и сопровождающие агрессивные тенденции, ибо <emphasis>повышают ощущение неудовольствия,</emphasis> вызванное неприятным событием. В приводимом выше примере несостоявшегося свидания мысль о том, что молодой человек намеренно не явился на свидание, очевидно, вызвала бы у Джейн негативные чувства. Она почувствовала бы себя еще хуже, если бы помимо этой неприятной мысли ей пришла бы в голову и мысль о том, что молодой человек передумал и не захотел прийти на свидание потому, что посчитал ее недостаточно привлекательной. Мысль о том, что с ней поступили нехорошо и несправедливо, усилила бы негативный аффект еще больше и тем самым ослабила бы силы противодействия проявлению гнева. В конце концов, со многими из нас бывает так, что мы не сомневаемся в оправданности нашего гнева против тех, кто нарушает социальные правила. В итоге подобные оценки и атрибуции порождают выражение негативные чувства и результирующий негативный аффект ведет к довольно сильному переживанию гнева.</p>
    <p>В этой связи я в основном согласен с тем утверждением, что агрессивные побуждения будут стимулироваться до тех пор, пока длится переживаемый негативный аффект. Именно поэтому информация, оправдывающая намеренное оскорбление, часто оказывается неэффективной, если индивидуум уже был раздражен и, многократно вспоминая о неприятном инциденте до того, как узнал об извиняющих обстоятельствах, мог даже еще больше усилить свои негативные чувства. В подобных обстоятельствах остаточные негативные чувства должны быть существенно редуцированы, чтобы агрессивные побуждения были полностью ликвидированы.</p>
    <p>Концепция ассоциативной сети позволяет объяснить также эффекты самовосприятия, акцентируемого двухфакторной теорией Шехтера, и переноса возбуждения в концепции Зилманна. Как в той, так и в другой концепции, по существу, речь идет о том, что мы переживаем чувство гнева только лишь после того, как начинаем думать о себе как о рассерженных или разозленных. Я полагаю, однако, что подобное самоопределение (self-labeling) лишь усиливает уже существующее, порожденное негативным аффектом рудиментарное чувство гнева. Вспомним, что связанные с агрессией мысли и воспоминания ассоциативно связаны с этими негативными чувствами. Простая мысль о самом себе как разозлившемся может в определенной степени активизировать чувство гнева, что и проявляется в нашей способности повторно переживать гнев при воспоминании о происходивших ранее порождающих гнев инцидентах. Аналогичным образом мы чувствуем себя опечаленными, когда думаем, что переживаем печаль. Суть дела, таким образом, состоит не в том, что эмоциональное самоопределение необходимо для возникновения эмоционального состояния, но в том, что оно является одним из нескольких факторов, которые в совокупности определяют интенсивность эмоции.</p>
    <subtitle><emphasis>Свидетельства о некогнитивных влияниях на эмоции</emphasis></subtitle>
    <p>Я описывал влияние мыслей на эмоциональные реакции и, в частности, на гнев или агрессивные реакции. Хотя наши убеждения относительно того, что мы чувствуем и почему мы возбуждены, могут влиять на наши эмоциональные состояния и поведение, эти убеждения, оценки и атрибуции не являются необходимыми для возникновения эмоциональных реакций. Сложные мыслительные процессы не всегда «действуют именно так», по крайней мере в отношении эмоциональных реакций.</p>
    <subtitle><emphasis>Следствия экспрессивных реакций</emphasis></subtitle>
    <p>В роли главных соперников когнитивной интерпретации эмоций выступают концепции, акцентирующие важность телесных реакций в протекании эмоциональных переживаний. Эти идеи не являются новыми. Уже более столетия некоторые биологи, физиологи и психологи считают, что чувства в значительной степени, если не полностью, зависят от телесных реакций – мышечных, висцеральных и т. д. Ч. Дарвин высказал эту позицию в своем вышедшем в 1872 году труде «Выражение эмоций у людей и животных», утверждая, что «большинство наших эмоций столь тесно связано с их выражением, что они едва ли существуют, когда тело остается пассивным» (цит. по: Buck, 1980, р. 812). Хорошо известным примером этого направления мысли является классическая <emphasis>теория эмоций Джеймса – Лате.</emphasis> Она получила свое название по именам американского философа-исихолога У. Джеймса и датского психолога К. Ланге, независимо друг от друга выдвинувших сходные идеи около ста лет назад. Я буду рассматривать данную концепцию и взгляды ее современных сторонников по меньшей мере по двум причинам: во-первых, она поможет читателю лучше понять процессы формирования чувства гнева и, во-вторых, она подвергает сомнению широко распространенное убеждение в психологической благотворности выражения чувств. Ниже предлагается краткое описание теории Джеймса – Ланге, основанное на работах Джеймса.</p>
    <subtitle><emphasis>Теория эмоций Джеймса – Ланге. Сперва телесная реакция, потом эмоция</emphasis></subtitle>
    <p>Уильям Джеймс начинает с резкого расхождения с обычными взглядами на природу эмоций (и с уже описанным когнитивистским теоретизированием). Большинство людей (как и когнитивные теории) считают, что эмоции порождаются интерпретацией личностью психологически значимой ситуации. Оценка или атрибуция, как полагают, определяет, какие возникают эмоции и какие совершаются действия. В противоположность этому Джеймс доказывал, что «телесные изменения следуют непосредственно за восприятием возбуждающего факта, а наше переживание этих изменений и есть эмоция». Он хорошо понимал сенсационность своей концепции.</p>
    <cite>
     <p>Здравый смысл говорит, что, потеряв наше состояние, мы переживаем и плачем; увидев медведя, пугаемся и спасаемся бегством; будучи оскорблены соперником, приходим в ярость и наносим ему удар. Защищаемая здесь гипотеза предполагает, что такая последовательность процессов неверна… и что более рациональным было бы считать, что мы огорчаемся оттого, что плачем, приходим в ярость потому, что бьем другого, боимся потому, что дрожим… Без телесных состояний, следующих непосредственно за восприятием, последнее было бы по форме чисто когнитивным процессом, бледным, бесцветным, лишенным эмоциональной теплоты. Мы в таком случае могли бы, увидев медведя, решить, что лучше всего обратиться в бегство, будучи оскорблены, счесть справедливым нанести удар, но мы фактически не ощущали бы при этом страха или негодования (James, 1890, р. 449–450).</p>
    </cite>
    <p>В общих чертах, теория Джеймса постулирует четыре фазы в развитии эмоционального состояния: 1) воспринимается событие; 2) нервный импульс передается от центральной нервной системы к мышцам, коже, внутренним органам; 3) ощущения, возникающие вследствие изменений в этих частях тела, передаются обратно к мозгу; 4) эти обратные импульсы воспринимаются в коре мозга и в сочетании с восприятием первичного импульса продуцируют «отнесенное к объекту эмоциональное состояние» (objcct-emotionally-felt) (см.: Adelmann and Zajonc, 1989, p. 253). Здесь мы видим четкое отличие от рассмотренных выше когнитивистских интерпретаций. А именно, эмоциональные состояния порождаются не теми или иными оценками событий, но нашими телесными реакциями на эти интерпретации. Мы боимся, потому что убегаем, и мы чувствуем ярость, потому что наши мышцы напряжены, наши кулаки сжимаются и мы скрежещем зубами.</p>
    <subtitle><emphasis>Не только висцеральные реакции</emphasis></subtitle>
    <p>Как хорошо известно, некоторые ученые, например великий физиолог У. Б. Кэннон, подвергали теорию Джеймса – Ланге критике по ряду причин, и в том числе за чрезмерную сфокусированность на висцеральных реакциях. Кэннон отмечал, в частности, что внутренние органы не являются достаточно чувствительными и изменения в них происходят слишком медленно, чтобы быть основой часто быстро развивающегося и быстро изменяющегося эмоционального состояния. На самом деле, однако, Джеймс <emphasis>не считал</emphasis> внутренние органы единственными детерминантами эмоциональных состояний. Хотя в его более поздних комментариях к своей теории и акцентируется роль висцеральных факторов, он отмечал, что изменения в мышцах, дыхании и даже коже имеют важное значение для развития эмоциональной реакции. «Может ли кто-нибудь представить себе состояние гнева, – писал Джеймс, – и не вообразить при этом… прилив крови к лицу, напряжение мышц, сжатие зубов?» (цит. по: Adelmann and Zajonc, 1989, p. 252). Таким образом, согласно <emphasis>полной</emphasis> теории Джеймса – Ланге именно целостный комплекс физиологических и мышечных реакций, а не только лишь висцеральные изменения, продуцирует специфические эмоциональные состояния.</p>
    <subtitle><emphasis>Следствия выражений лица и других мышечных реакций</emphasis></subtitle>
    <p>Критика Кэннона и смещение интересов психологической науки привели к почти полному игнорированию теории Джеймса – Ланге. Однако более новая версия тезиса о роли телесных реакций выдвинулась на передний план в 1960-е годы, когда некоторые психологи, и прежде всего (но не только) С. Томкинс и К. Изард, выдвинули гипотезу о том, что эмоции управляются главным образом выражениями лица<sup>37</sup>.</p>
    <p>Согласно этой гипотезе выражение лица продуцирует сенсорную обратную связь с мозгом, которая ведет к усилению эмоционального состояния. Другие телесные реакции, как полагает Томкинс, также способствуют развитию эмоциональных переживаний, но обратная связь от кожи и мышц лица играет более важную роль, поскольку реакции лицевой экспрессии более быстрые и более сложные, чем реакции внутренних органов. Я не буду подробно рассматривать <emphasis>гипотезу лицевой обратной связи</emphasis> ввиду неоднократного ее описания в литературе и даже не буду анализировать сложности и противоречия, возникающие при исследованиях в данной области. Более важно отметить существенную валидность идеи о лицевой обратной связи. Экспрессивные мышечные реакции лица у людей могут влиять на их эмоциональные состояния, особенно когда они не осознают полностью характер своей лицевой экспрессии. Чтобы проиллюстрировать данный эффект, я приведу в качестве примера эксперимент, проведенный Л. Рутледжем и Р. Хупкой (Rutledge &amp; Hupka, 1985).</p>
    <cite>
     <p>Испытуемым было сказано, что они принимают участие в исследовании активности лицевых мышц при выполнении перцептивных задач, после чего они проходили через серию «проб». Каждому из них предлагалось приводить в движение определенным образом некоторые из лицевых мышц, рассматривая при этом возбуждающие те или иные эмоции картинки. В половине из всей серии «проб», расположенных в случайном порядке, по указанию экспериментатора испытуемые приводили в движение мышцы лица таким образом, что казалось, будто они выражали радость, в то время как в других пробах движения лицевых мышц у испытуемых соответствовали выражению гнева. На предъявляемых для рассмотрения одновременно с указанными движениями лицевых мышц картинках изображались либо радостные события (моряк обнимает медсестру), либо провоцирующие гнев инциденты (женщина, вымазанная дегтем и привязанная к позорному столбу) или нейтральные вещи. Рассматривая каждую из картинок, испытуемые оценивали свои эмоции посредством нескольких стандартизированных шкал эмоциональных состояний. Следует отметить, что экспериментатор не говорил испытуемым о характере того или иного конкретного паттерна лицевых мышц, активизируемых в той или иной пробе, и действительно, когда их спрашивали по окончании эксперимента, выяснялось, что подавляющее большинство из них не осознавали выражаемые ими эмоции. Здесь будут представлены результаты, полученные в этой группе – группе неосознававших свою лицевую экспрессию. Переживаемые участниками этого эксперимента эмоциональные состояния были обусловлены как содержанием рассматриваемых ими картинок, так и выражениями их лиц, но влияние того и другого факторов было особенно значительным, когда картинки и экспрессия действовали координированно, в одном направлении. Испытуемые сообщали о переживаемой ими сильнейшей радости (и наименьшем гневе), когда они рассматривали картинки, возбуждающие радость, при условии радостной экспрессии лица, и они говорили, что чувствуют сильнейший гнев – (и наименьшую радость), когда рассматривали картинки с неприятным содержанием при условии экспрессии гнева. Необходимо, однако, отметить, что выражения лица у испытуемых не могли противодействовать влиянию радикально противоречащих эмоциональных сцен. Счастливая улыбка не могла вызвать у человека чувство радости, если при этом он рассматривал возбуждающую гнев картинку. Движения лицевых мышц усиливали настроение, порождаемое внешним эмоциогенным воздействием, лишь тогда, когда они были совместимы с детерминированной извне эмоцией.</p>
    </cite>
    <p>Соглашаясь с X. Левенталем и Э. Томаркеном, мы, по-видимому, должны заключить, что лицевые мышцы не являются важнейшими или сильнейшими детерминантами эмоциональных состояний (Leventhal &amp; Tomarken, 1986, p. 580). Тем не менее реальное значение имеет то, что экспрессия лица оказывает <emphasis>определенное</emphasis> влияние на эмоции.</p>
    <p>Еще один момент должен быть отмечен. Хотя исследователи уделяли наибольшее внимание <emphasis>лицевой</emphasis> экспрессии, другие телесные реакции также могут влиять на эмоциональные состояния. Дж. Рискинд и К. Готай представили нам доказательства этого влияния, полученные в нескольких экспериментах. Они показали, что испытуемые, которые по просьбе экспериментатора принимали угрюмый, подавленный вид, позу упавшего духом человека, проявляли тенденцию вести себя и чувствовать более депрессивно по сравнению с испытуемыми контрольной группы, которых попросили принять вид экспансивного, бодрого, энергичного человека(Riskind &amp; Gotay, 1982).</p>
    <p>Таким образом, имеющиеся данные подтверждают, что телесные реакции оказывают влияние на эмоции. Мышечные движения, осуществляемые нами при восприятии эмоциогенного события, могут влиять на характер переживаемого нами эмоционального состояния. Вполне возможно, что У. Джеймс был прав по крайней мере в некоторых аспектах. Подумайте о стереотипе англичанина знатного рода, сохраняющего «невозмутимость и хладнокровие» в столкновениях с противником. Он мог бы быть более рассержен, если бы не контролировал выражение своего лица. Улыбка не может быть «зонтиком», спасающим нас от негативных эмоций, когда происходят неприятные события, но хмурый вид, подавленное выражение лица могут усугубить наше негативное эмоциональное состояние.</p>
    <subtitle><emphasis>Телесные реакции и когниции: модель ассоциативной сети</emphasis></subtitle>
    <p>Мы не можем точно сказать, почему телесные реакции влияют на эмоциональные состояния. Однако представляется вполне возможным интерпретировать эти эффекты в терминах предложенной мной гипотезы ассоциативной сети. Если эмоциональное состояние возможно рассматривать как сеть взаимосвязанных мыслей, воспоминаний, чувств и экспрессивно-моторных реакций, то активирование любого из этих компонентов должно активизировать также и все остальные компоненты. При тех или иных обстоятельствах осуществление определенных движений, ассоциированных с конкретными эмоциональными состояниями, может привести к действию и другие компоненты. Это, разумеется, происходит лишь в той степени, в какой мышечные реакции были определенно связаны с эмоциональным состоянием и отсутствовали интерферирующие мысли.</p>
    <subtitle><emphasis>Проявление признаков гнева</emphasis></subtitle>
    <p>Связь между экспрессивно-моторными реакциями и эмоциональным состоянием особенно <emphasis>устойчива</emphasis> в случае переживания гнева. Именно таким образом, как и утверждает теория ассоциативной сети, выражение лица и телесные реакции, ассоциированные с агрессией: сжатые зубы, опущенные вниз и сведенные брови, напряженные мышцы и сжатые кулаки и т. д. – определенно могут активировать чувства гнева и враждебные мысли.</p>
    <p>Шекспир понимал подобные влияния. Когда его персонаж король Генрих V призывал своих солдат атаковать французов в битве при Гарфлере, он побуждал их «имитировать действия тигра», перенимая у него выражение ярости:</p>
    <poem>
     <stanza>
      <v>Кровь разожгите, напрягите мышцы…</v>
      <v>Глазам придайте разъяренный блеск…</v>
      <v>Сцепите зубы и раздуйте ноздри;</v>
      <v>Дыханье придержите; словно лук,</v>
      <v>Дух напрягите.</v>
     </stanza>
     <text-author><emphasis>Перевод Е. Вируковой</emphasis></text-author>
    </poem>
    <p>Демонстрируя ярость выражением своего лица и жестами, мы иногда можем, по крайней мере в определенной степени, привести себя в состояние гнева. Следует, однако, иметь в виду, что выражение лица и телесные реакции обычно не оказывают большого влияния на переживаемые эмоции. Мы не приходим в состояния сильнейшего гнева или ярости просто оттого, что скрипим зубами и рычим на кого– то. Эффект обратной связи обычно бывает не слишком сильным, а иногда и вообще отсутствует. Понятие ассоциативной сети предлагает объяснение того, почему такое возможно. Другие компоненты эмоциональной сети также связаны с чувствами и с ассоциированными с ними тенденциями к действиям (определенные воспоминания, а также, возможно, некоторые виды физиологических реакций), и эти другие компоненты могут в данном случае не действовать или быть активированы лишь в слабой степени. Не исключено даже, что другие идеи и воспоминания могут интерферировать с возбуждением эмоционального состояния. Некоторые из испытуемых в описанном выше эксперименте Рутледжа – Хупки могли думать о том, что они делают, приводя в движение свои лицевые мышцы согласно указаниям экспериментатора, и возникающие вопросы могли интерферировать с активацией их эмоциональных сетей. Аналогичным образом мы можем представить себе английского солдата в битве при Гарфлере, испытывающего мучительное беспокойство по поводу того, что его могут убить, даже если он усвоил агрессивный вид и позу, внушаемые королем Генрихом. Он мог задавать самому себе вопросы: «Что я делаю, здесь? Почему я оставил Англию? Надо ли мне умирать?» Подобные мысли также могли препятствовать полной активизации сети ассоциаций, включающей связь гнева и агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Предостережение относительно проявления гнева</emphasis></subtitle>
    <p>Даже при условии интерференции наших мыслей мы, вполне возможно, все же индуцируем у себя некоторую степень гнева и агрессивности, выражая физические признаки гнева. Нам часто советуют выражать свои чувства, а не держать гнев «закупоренным в бутылке». Подобные рекомендации не слишком точны, но, по-видимому, нас призывают открыто проявлять физические признаки гнева выражением лица, движениями рук и всего тела. Исследования и рассмотренная мной здесь теория свидетельствуют о том, что неконтролируемая <emphasis>моторная</emphasis> экспрессия гнева в действительности может принести больше вреда, чем пользы. Вместо того чтобы чувствовать себя лучше, мы можем интенсифицировать свой гнев. Может быть полезным <emphasis>выговориться</emphasis> о своих чувствах, но вряд ли можно считать разумной и полезной идею о том, чтобы рекомендовать кричать, вопить и пинать резиновую куклу Бобо.</p>
    <subtitle><emphasis>Настроения могут влиять на мысли</emphasis></subtitle>
    <p>Не приходится сомневаться в том, что, как утверждается в теории ассоциативных сетей, настроения людей могут влиять на мысли и даже на воспоминания, приходящие на ум в данный момент. Влияния негативных настроений на когнитивные процессы несколько сложнее, чем влияния позитивных настроений, быть может потому, что многие люди стараются не думать о неприятных вещах, когда они чувствуют себя плохо, но и тот и другой тип настроения может оказывать определенное влияние на то, какие у них возникают идеи, как они смотрят на окружающий мир и что им приходит на память в данный момент.</p>
    <p>Несомненно, все мы осознаем, как все вокруг нас выглядит ярче и лучше, когда мы чувствуем себя хорошо. Приятные чувства связаны в нашей психике с позитивными мыслями и воспоминаниями, и в результате при этом мы склонны благожелательно думать о разнообразных вещах. Мы также проявляем тенденцию относительно быстро вспоминать приятные события, когда мы счастливы. Психологические эксперименты многократно и разнообразными способами продемонстрировали эти эффекты. Показано, что, когда люди находятся в хорошем настроении, они более склонны (по сравнению с тем случаем, когда они находятся в нейтральном настроении) рассматривать самих себя и даже то, чем они владеют, относительно позитивно, менее склонны рассматривать мир как опасный и предпочитают умеренный риск<sup>38</sup>.</p>
    <p>В случае негативных настроений наблюдаются тенденции к противоположным эффектам, хотя и не столь выраженные, возможно, вследствие упоминавшихся мной механизмов самозащиты. Когда люди по той или иной причине чувствуют себя плохо, многие из них склонны вспоминать неприятные вещи, думать менее хорошо о самих себе и усматривать больше рискованных ситуаций и опасностей в окружающем мире<sup>39</sup>.</p>
    <cite>
     <p>Р. Бэрон продемонстрировал негативные эффекты отрицательных эмоций в экспериментах, где симулировалось интервью с желающими получить работу. У участников эксперимента – студентов университета индуцировалось радостное, нейтральное, или печальное настроение, после чего они «интервьюировали» молодого человека, исполнявшего роль претендента на получение работы, задавая ему ряд стандартизированных вопросов. Затем испытуемые должны были дать оценку человека, и, как оказалось, эти оценки подвергались влиянию их настроения. Испытуемые, находившиеся в хорошем настроении, характеризовали претендента на получение работы как очень «симпатичного» и обладающего высоким «общим потенциалом», в то время как те из испытуемых, у которых было индуцировано плохое настроение, давали ему весьма низкие оценки. Еще более интересно то, что воспроизведение испытуемыми информации, полученной ими от человека, которого они интервьюировали, также претерпело влияние настроения. Когда их попросили вспомнить, что этот человек говорил о себе, те из них, которые чувствовали себя плохо, меньше всего вспоминали о его позитивных личностных качествах, в то время как испытуемые, которые были в хорошем настроении, не вспоминали ни о каких отрицательных чертах, упоминавшихся претендентом на работу (Baron, 1987).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Враждебные мысли могут порождаться неприятными чувствами</emphasis></subtitle>
    <p>Предлагаемый здесь теоретический анализ идет еще дальше. Возникает предположение о том, что ассоциации в нашей психике связывают неприятные чувства не только с негативными мыслями в общем, но также и с идеями и воспоминаниями гневного или агрессивного значения. Как следствие, когда мы пребываем в негативном настроении, существует большая вероятность того, что у нас появятся враждебные мысли и мы будем вспоминать столкновения и конфликты, случавшиеся в прошлом. Бренда Руле и ее коллеги представили свидетельства, подтверждающие первый из этих эффектов. Испытуемые, находившиеся в чрезмерно жарком помещении, проявляли тенденцию выражать враждебные мысли при сочинении рассказов с эмоционально насыщенным содержанием. В моем собственном лабораторном исследовании были получены аналогичные результаты. Испытуемые – студентки университета, находившиеся в дискомфортных условиях по сравнению с сокурсницами, находившимися в нормальных условиях были более склонны вспоминать о случавшихся в прошлом конфликтах при воспроизведении в памяти важных инцидентов, связанных с их друзьями или посторонними людьми. Помимо этого у них обнаружилась также тенденция оценивать нейтральных лиц более неблагоприятно (Rule, Taylor &amp; Dobbs, 1987; см. также: Berkowitz, 1990).</p>
    <p>Все это имеет непосредственное отношение к тому, о чем уже была речь при обсуждении когнитивных теорий эмоций. Пытаясь объяснить, почему мы иногда бываем рассержены неприятными сюрпризами судьбы, такими, как шторм, внезапный шквальный порыв ветра или автомобильная авария, сторонники атрибутивного подхода обычно говорят, что мы думаем о событии как о вызванном некой специфической сущностью, чьей-то «злой волей».</p>
    <p>Хотя подобное объяснение и представляется справедливым, здесь действуют и иные процессы, побуждающие нас обвинять естественные силы или неодушевленные объекты в наших бедах. Неудовольствие, порожденное неприятными событиями, ведет к появлению всевозможных враждебных мыслей. По крайней мере некоторые из них могут быть направлены на все, что каким-либо образом выделяется в окружающей ситуации, включая и воспринимаемый источник негативного аффекта. Другими словами, враждебные мысли появляются вместе с нашим гневом и мы думаем плохо обо веем, что привлекает наше внимание. Одним из следствий является то, что мы обвиняем все то, что оказывается в центре нашего внимания в данный момент (гроза, ветер, машина или все что угодно). Гнев и враждебные мысли могут возникать прежде, чем мы начнем обвинять.</p>
    <subtitle><emphasis>Значение мыслей</emphasis></subtitle>
    <p>Люди, конечно, действуют так, как они думают, а их мысли, разумеется, могут влиять на то, что они делают и как себя чувствуют, находясь в состоянии эмоционального возбуждения. Оценки и атрибуции, естественно, не имеют подавляющего значения, но определенно могут оказывать существенное влияние. По крайней мере, интерпретации могут определять, будет ли событие приятным или неприятным, насколько сильны окажутся результирующие чувства и станут ли действовать сдерживающие силы (ограничения).</p>
    <p>Необходимо также иметь в виду, что когнитивные процессы могут действовать и другими путями, а не только через оценки и атрибуции.</p>
    <subtitle><emphasis>Сохранение враждебности: негативные влияния «пережевывания» в мыслях того, что произошло</emphasis></subtitle>
    <p>Болес 40 лет назад Теодор Ньюкомб, один из ведущих специалистов в социальной психологии, сделал наблюдения относительно того, почему враждебные установки часто оказываются столь устойчивыми. Когда кто-то нас разозлит, отмечал Ньюкомб, мы склонны отвернуться от этого субъекта и прервать дальнейшее общение с ним (Newcomb, 1947). Наше нежелание иметь дело с оскорбившим нас может означать, что мы не сможем получить никакой смягчающей или благоприятной, свидетельствующей в пользу этого человека информации и, как результат, будем продолжать видеть его или ее в черном свете. Кроме того, как отмечал А. Тессер из университета Джорджии, наше отрицательное мнение может усиливаться с течением времени (Sadler &amp; Tesser, 1973; Tesser, 1978; Tesser &amp; Johnson, 1974). Интересно, не этот ли факт имел в виду английский поэт У. Блейк, когда писал в «Дереве яда»:</p>
    <poem>
     <stanza>
      <v>Враг обиду мне нанес —</v>
      <v>Я молчал, но гнев мой рос.</v>
     </stanza>
     <text-author><emphasis>Перевод С. Я. Маршака</emphasis></text-author>
    </poem>
    <p>Почему негативные мнения людей о других людях часто усиливаются? Одна из возможных причин, которой придает большое значение Тессер, состоит в том, что когда рассерженные люди продолжают думать о фрустрировавшем их человеке, их представление о нем претерпевает определенное заострение. Не получая противоположной информации, они забывают несогласующиеся детали, которые раньше затемняли образ другого человека. И они становятся более категоричными в своих оценках центральных черт сформировавшегося у них негативного образа. Гнев поэта мог стать сильнее не потому, что он не выразил свои чувства, а потому, что он изолировал себя от любой возможной информации о своем враге и постоянно думал об этом человеке, тем самым усиливая свое неблагоприятное мнение о нем.</p>
    <subtitle><emphasis>Мысли могут стимулировать чувство гнева и агрессивные побуждения</emphasis></subtitle>
    <p>Гипотеза ассоциативной сети говорит нам также и о следующем: как чувство гнева вызывает враждебные мысли, так и негативные мысли о ком-то могут активировать чувство гнева и даже агрессивные побуждения. Таким образом, в «Дереве яда» поэт остается возбужденным и, может быть, даже стимулирует себя к еще более сильному гневу, продолжая думать и думать о дурных чертах и/или скверном поведении своего врага. Помимо того, что сохраняется неизменной негативная установка (враждебность), его мысли вызывают у него гнев, стимулируя другие враждебные мысли, и возбуждают стремление причинить вред своему врагу.</p>
    <p>В этой связи А. Бандура отмечал, что люди могут сексуально возбудиться собственными эротическими фантазиями, могут испытывать чувство страха, воображая опасные ситуации, и «могут вгонять себя в состояние гнева, без конца пережевывая в мыслях нанесенные им обиды». Он иллюстрирует этот процесс, приводя пример мужа, постоянно размышляющего о предполагаемой неверности своей жены. Этот человек в течение двух лет только и думал о том, как его жена поцеловала другого мужчину на вечеринке в канун новогоднего праздника. Потом, возбужденный сценой убийства, показанной по телевидению, он застрелил своего мнимого соперника (Bandura, 1973, р. 45). Как и во всех подобных случаях, эмоционально насыщенные мысли у этого человека активировали чувства, образы и даже побуждения к действию – все факторы, имеющие то же самое значение и, таким образом, ассоциированные с его мыслями.</p>
    <subtitle><emphasis>Понятие «прайминга» (priming)</emphasis></subtitle>
    <p>Психологи, интересующиеся влияниями когнитивных процессов, обычно обозначают описанный выше феномен словом «прайминг». В основном при этом имеется в виду то, что инициальные мысли служат «затравкой» (делают доступными сознанию) для других, семантически близких мыслей. Так как эти мысли обычно не слишком доступны сознанию индивида, велика возможность, что они будут актуализироваться, если ситуация окажется подходящей. Здесь особенно важно то, что «затравочные» мысли способны активизировать в сознании человека того или иного рода концепцию или схему интерпретации и что эта схема может определять, как будет истолковываться релевантная информация. (Теоретический анализ, предлагаемый мной в данной книге, идет дальше, предполагая, что мысли связаны в памяти не только с эмоциями, но и с экспрессивно-моторными реакциями, так что активирование любого из этих компонентов в ассоциативной сети воздействием первичного стимула будет активировать и другие компоненты.)</p>
    <p>Многие социально-психологические эксперименты, посвященные исследованию данного феномена, имеют прямое отношение к агрессии. В общем, они продемонстрировали, что даже, казалось бы, невинные столкновения с теми или иными вещами, имеющими враждебное значение, могут возбудить враждебные мысли, которые затем могут формировать наши впечатления о других людях<sup>40</sup>.</p>
    <p>Таким образом, если, например, нам случается прочитать какие-то отрывки из книги, наполненные словами, имеющими враждебное значение, то в течение какого-то времени после этого с большой вероятностью мы можем негативным образом интерпретировать неоднозначное поведение других людей. Что, может быть, еще более важно, все это может вести к открытой агрессии.</p>
    <cite>
     <p>Этот эффект наблюдался в эксперименте, проведенном Ч. Карвером, Р. Ганелленом, У. Фромингом и У. Чамберсом (Carver, Ganellen, Framing &amp; Chambers, 1983). В первой фазе эксперимента испытуемые, якобы для исследования процессов обучения, получили 30 наборов из четырех слов. Их попросили составлять из этих наборов осмысленные, состоящие из трех слов предложения. Одна группа испытуемых была подвергнута воздействию с целью возбуждения враждебной «затравки». Испытуемые этой группы получили наборы слов, 80 % которых имели враждебное содержание (например, «бьет, он, ее, им»). Вторая группа испытуемых получила набор слов, 80 % которых имели нейтральное значение (например, «дверь, укреплять, он, открытый»). Вскоре после этого участники эксперимента проходили через процедуру «обучения» посредством так называемой «машины агрессии» Басса; в процессе которой они должны были наносить удары сокурснику электрическим током каждый раз, когда тот допускал ошибку в серии, состоящей из 20 проб. Как и предполагалось, исходя из теории, те испытуемые, которые составляли предложения, имеющие враждебное значение, проявляли большую суровость, наказывая «ученика», сравнительно с испытуемыми контрольной группы, которым пришлось составлять лишь немного враждебных сентенций. В то время как средняя интенсивность ударов электротоком в контрольной группе равнялась показателю 2,2 единицы (по шкале от 1 до 10), у испытуемых, подвергавшихся враждебной «затравке», этот показатель равнялся 3,3 единицы, т. е. был значительно выше.</p>
    </cite>
    <p>В ряде моих собственных экспериментов были получены сходные результаты, хотя я и не всегда интерпретировал их с точки зрения эффекта «прайминга». Какая бы терминология ни использовалась, подобные исследования показали, что демонстрация материала с враждебно-агрессивным значением – например, сцен насилия на кино– и телеэкранах – способствует усилению недружелюбность к другим людям и может даже интенсифицировать проявление явной агрессии. Я буду рассматривать все это при обсуждении влияния демонстрации насилия в масс-медиа. Здесь приведу только один пример эксперимента, который показал, что мы вряд ли будем иметь «катареический» эффект разрядки накопившихся агрессивных побуждений посредством враждебного юмора. На самом деле подобный юмор может даже провоцировать враждебное поведение по отношению к другим людям.</p>
    <cite>
     <p>В этом эксперименте испытуемые женщины слушали запись враждебного или невраждебного рутинного юмористического разговора после того, как они прослушали запись разговора женщины, желающей получить работу, высказывающей либо нейтральные, либо язвительные замечания в адрес студенток университета. Затем они оценивали претендентку на получение работы, думая, что их оценки могут повлиять на ее шансы получить эту работу. Язвительные замечания побуждали оскорбившихся испытуемых к более жестким оценкам женщины, желающей получить работу. Хотя две группы испытуемых не отличались в плане их юмористического настроя, те из них, которые были оскорблены претенденткой на получение работы, оценивали ее более негативно, прослушав враждебный юмор, нежели те, которые не слушали ее язвительных комментариев (Berkowitz, 1970).</p>
    </cite>
    <p>Данные этого исследования могут помочь нам понять поведение ревнивого мужа, о котором я упоминал выше. Он был готов атаковать своего мнимого соперника, поскольку все время оставался возбужденным непрестанным мысленным «пережевыванием» воображаемого оскорбления, нанесенного ему этим человеком. Сцена насилия, увиденная им на телеэкране, продуцировала у него агрессивные мысли и усилила его агрессивное побуждение. В результате он стал еще более разъяренным и атаковал соперника. Совершенно очевидно, он не истощил свой гнев, предаваясь агрессивным фантазиям или созерцая сцены, в которых люди избивали друг друга. Демонстрация подобных зрелищ делает людей более агрессивными, чем они могли бы быть.</p>
    <subtitle><emphasis>Мысли влияют на сдерживание агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Помимо возбуждающего влияния, мысли могут влиять на нас, ослабляя или усиливая действие психологических механизмов сдерживания. До сих пор я акцентировал в этой книге негативную сторону, условия, которые побуждают нас вести себя грубо или агрессивно, но мало говорил о позитивной стороне человеческого характера. Всякое целостное описание человеческой агрессии должно учитывать также и позитивные человеческие качества и, в частности, относительно цивилизованный характер нашего поведения в повседневной жизни. Подавляющее большинство людей лишь редко проявляет физическую агрессию. Мы не занимаемся тем, чтобы выискивать, на кого бы напасть, и не стремимся вступить в драку с первым встречным. Если мы и атакуем кого-либо физически или вербально, то это случается нечасто, – в общем, большинство из нас в большей или меньшей степени не склонны причинять зло другим людям.</p>
    <p>Частично это нежелание проявлять агрессию объясняется, конечно, тем, что мы боимся наказания – хотя бы неодобрения, если не прямого возмездия. Действительно, как будет показано в части 4 этой книги, посредством угрозы наказания при определенных ограниченных условиях агрессию можно успешно контролировать. Наша воспитанность, однако, играет большую роль, нежели угроза наказания. Очень часто, испытывая желание ударить оскорбившего нас человека, мы все же сдерживаемся, потому что научились порицать агрессию, научились тому, что не должно атаковать других ни физически, ни вербально. Проявление агрессии было бы нарушением нашего социального кодекса и норм адекватного поведения, и нам пришлось бы порицать самих себя.</p>
    <subtitle><emphasis>Анонимность, риск быть пойманным и самоконтроль</emphasis></subtitle>
    <p>Скептики могут спорить с моим утверждением о том, что большинство людей руководствуется своим собственным кодексом неагрессивности. Они могут настаивать на том, что относительно немногие люди сдерживают свою агрессивность вследствие развитого внутреннего чувства соответствия или несоответствия поведения моральным. нормам. Они могут утверждать, что именно угроза наказания сохраняет социальный порядок. Зигмунд Фрейд разделял этот пессимистический взгляд на природу человека. Он придерживался мнения, что для сохранения цивилизованного общества нужна сила. Без угрозы наказания, считал Фрейд, неконтролируемые примитивные побудительные силы вырвались бы на свободу, что привело бы к разгулу беззакония.</p>
    <subtitle><emphasis>Освобождаем ли мы себя от социальных норм в условиях отсутствия социального контроля?</emphasis></subtitle>
    <p>Часто ли нам случается наблюдать, как обычно законопослушные граждане превращаются в нарушителей закона, когда они думают, что могут безнаказанно им пренебречь? Подобное наблюдалось во многих американских городах во время разгула общественных беспорядков в 60-е годы. Нервы у многих чернокожих были до предела взвинчены накопившимся возмущением по поводу социальной несправедливости. Кроме того, вспышки гнева подогревались обвинениями в адрес полиции, а также – во многих случаях, как уже было показано, – сильным раздражающим воздействием необычайной жары. Толпы чернокожих буйствовали под покровом ночи, поджигая и грабя магазины в своих гетто. В Канаде белые, которые обычно были вполне мирными и добропорядочными гражданами, пользуясь ночной темнотой, также творили подобные вещи. Когда монреальская полиция в октябре 1969 года начала забастовку и отказалась выполнять свои обязанности, то слоняющиеся по городу с виду обычные граждане принялись бесчинствовать, нарушая работу транспорта, разбивая витрины, грабя и поджигая магазины, и порядок был восстановлен лишь после того, как вмешалась армия, а полиция снова приступила к своей службе <emphasis>(Time,</emphasis> Oct. 20, 1969). Действительно ли нам присущи базисные природные наклонности к насильственным действиям и вспышкам буйства? Быть может, они только спрятаны под тонким слоем внешнего лоска воспитанности, выработанного угрозами наказания? Эксперимент, проведенный Ф. Зимбардо в Нью-Йоркском университете, как будто бы подтверждает, что это действительно так.</p>
    <cite>
     <p>Зимбардо собрал группы из четырех человек – студенток университета и предложил каждой группе прослушать интервью психолога с другими студентками. Как нетрудно догадаться, ответы интервьюируемых были подготовлены экспериментаторами заранее. Эти ответы были высокомерными и вызывающими в одном случае и весьма приятными, и доброжелательными – в другом. Что особенно важно в плане обсуждаемого здесь вопроса, это то, что в половине групп испытуемые были одеты в одинаковые длинные лабораторные халаты, похожие на форму ку-клукс-клана, с капюшонами, полностью закрывавшими лица. Зимбардо назвал это условие «деиндивидуацией», поскольку женщины в таких группах не могли быть лично идентифицируемы. Испытуемые других групп не надевали затрудняющие личную идентификацию халаты с капюшонами, а напротив, как условие «индивидуации», их личная идентификация даже усиливалась. С целью повышения самосознания к одежде прикреплялись большие таблички с именем, и кроме того, экспериментатор говорил, что он интересуется их уникальными индивидуальными реакциями.</p>
     <p>Следует иметь в виду, что в этом эксперименте реализуется двойное варьирование условий: а) анонимность против идентифицируемости восприятия испытуемых другими людьми и б) создание различий в степени самосознания. Мы имеем дело с комбинацией двух аспектов: а) анонимность + низкий уровень самосознания и б) идентифицируемость + высокий уровень самосознания.</p>
     <p>После того как испытуемые каждой группы прослушали интервью студентки, они удалялись в отдельные кабинки. Каждой объясняли, что она случайным образом была выбрана для того, чтобы наносить удары электрического тока студентке, которую интервьюировал психолог, якобы с целью оценки этой особы. Показателем готовности или стремления наказывать была средняя продолжительность нажатия испытуемой кнопки электрошокового аппарата.</p>
     <p>С какой готовностью или насколько охотно испытуемые стремились наказывать свою жертву, зависело как от характера той, которую интервьюировали, так и от того, насколько деиндивидуализированными они были. Индивидуализированные, с высокой степенью самосознания женщины действительно проявляли тенденцию быть несколько добрее или снисходительнее к высокомерной студентке, чем по отношению к деликатной и доброжелательной. Депо выглядело так, как если бы вследствие высокой степени осознания себя и своих моральных стандартов и из боязни допустить несправедливость они впадали в другую крайность, стремясь быть справедливыми по отношению к неприятной особе. Анонимные, деиндивидуализированные испытуемые проявляли большую готовность или желание наказывать свою жертву независимо от того, насколько она была заносчивой и высокомерной, хотя, в общем, стремление наказывать заносчивую было более выраженным. Существенный момент, однако, заключается в том, что они нажимали кнопку электрошокового аппарата в два раза дольше, чем испытуемые индивидуализированной группы, причем независимо от характера жертвы. Их средний показатель составил 1 секунду, в то время как средний показатель в группе индивидуализированных испытуемых был равен всего лишь половине секунды (Zimbardo, 1969).</p>
    </cite>
    <p>Как следует понимать результаты этого эксперимента? Самое простое объяснение, которое соответствовало бы пессимистической трактовке Фрейда, заключается в том, что анонимные женщины именно «раскрепощаются». Скрытые халатами и капюшонами и полагая, что их нельзя опознать, они могли считать достаточно безопасным дать выход своим агрессивным побуждениям. Для Зимбардо, однако, значимой была не столько анонимность деиндивидуализированных испытуемых, сколько их низкая степень самосознания. Другие данные его исследований также подкрепляют обоснованность акцентирования фактора самосознания. Эти испытуемые не контролировали свои реакции потому, что, не думая о самих себе, они не заботились <emphasis>в этот момент,</emphasis> что думают о них другие. Их поведение было, по выражению Зимбардо, временно «свободно от обязательств… и ограничений… налагаемых чувствами вины, стыда и страха».</p>
    <p>Другие социальные психологи также исследовали эффекты де– индивидуации (по терминологии Зимбардо), и некоторые из полученных ими результатов поддерживают утверждение Зимбардо о том, что люди могут становиться относительно агрессивными при условии низкой степени самосознания. В одном из экспериментов С. П. Данн и Р. Роджерс из Университета Алабамы выявили различия в самосознании, в то время как постоянной величиной оставалось знание испытуемых о своей ответственности за агрессию. Участники этого исследования, как и следовало ожидать, были более враждебными, – когда думали, что не будут наказаны за агрессивность, но они также становились более агрессивными, когда их внимание отвлекалось от самих себя (Prentice-Dunn &amp; Rogers, 1982; см. также: Diener, 1979; Dipboye, 1977; Johnson &amp; Downing, 1979; Taylor, O’Neal, Langley &amp; Butcher, 1991). To есть не только страх возмездия, но частично и отсутствие самосознания обусловливало их более сильное проявление агрессивности. Означает ли это то, что, забываясь, мы проявляем нашу внутреннюю брутальность?</p>
    <p>Имеющиеся данные на самом деле не подтверждают подобное пессимистическое и циничное представление о природе человека. Разумеется, верно, что люди, по тем или иным причинам предрасположенные к антисоциальному поведению, весьма склонны поступать так, как им хочется, когда думают, что не пострадают от последствий своего поведения. Однако многие из нас не склонны постоянно причинять вред кому-либо другому.</p>
    <p>Мы не являемся ходячими вулканами, полными агрессивных побуждений, которые сдерживаются и не проявляются лишь из-за самосознания и страха наказания. Относительно немногие из нас хотели бы причинять страдания другим беспричинно, просто из удовольствия творить зло, как, казалось бы, следует из некоторых описанных выше экспериментов.</p>
    <p>Редуцированное самосознание не ведет с необходимостью к преступлениям и насилию. Как отмечал Зимбардо, чрезвычайно возбужденные толпы также благоприятствуют анонимности и потере самосознания, но не каждая возбужденная толпа буйствует и учиняет бесчинства. Большие массы людей участвуют в спортивных событиях и рок-концертах и при этом участники часто забывают себя и поддаются интенсивным эмоциям. И, однако, мы лишь время от времени слышим о том, что такие скопления людей превращаются в дикую буйствующую толпу. Несомненно, не все спортивные фанаты и любители музыки питают с трудом подавляемые и требующие разрядки импульсы к насилию. Анонимность и низкий уровень самосознания могут редуцировать сдерживающие силы и ослабить механизмы социального контроля, но необходимы другие влияния, чтобы побудить этих людей к антисоциальному поведению. По крайней мере, даже будучи деиндивидуализированы, они должны были бы решить, что им доставит особенное удовольствие кого-то ударить и/или причинять вред и разрушать, а также иметь подходящую доступную жертву.</p>
    <p>Я предпочитаю расценивать исследования деиндивидуации следующим образом: Зимбардо и другие авторы, вероятно, правы, говоря о том, что люди стремятся контролировать себя при условии высокого уровня самосознания и что они могут потерять самоконтроль, утратив самосознание. К этому я добавил бы, что этот редуцированный самоконтроль повышает подверженность влияниям окружающей среды.</p>
    <p>Вместо того чтобы говорить, что деиндивидуация вызывает разрядку накопившихся подавляемых побуждений, правильнее было бы полагать, что люди в этом состоянии с легкостью поддаются воздействию происходящих вокруг событий<sup>41</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Повышенный самоконтроль, обусловленный повышенным уровнем самосознания</emphasis></subtitle>
    <p>В то время как низкий уровень самосознания не обязательно ведет к антисоциальному поведению, повышенная степень самосознания может способствовать социально одобряемому поведению. Согласно данным исследований, начатых Шелли Дуваль и Робертом Уикландом поколением ранее в рамках направления, получившего название <emphasis>теория самосознания</emphasis>, мы действительно с большей вероятностью склонны к социально одобряемым формам поведения, когда обращаем внимание на самих себя.</p>
    <p>В этих исследованиях создавалась такая экспериментальная ситуация, в которой внимание испытуемых направлялось на самих себя – например, посредством того, что они видели <emphasis>свое</emphasis> отражение в зеркале, либо потому, что думали, что другие люди смотрят на них, или чувствовали, что выделяются как «аутсайдеры» в группе «чужих». В результате у них возникала тенденция к повышенному осознанию 1) своих личных стандартов и 2) расхождения между этими стандартами и тем поведением, к которому их искушали в непосредственной ситуации. Так как эти испытуемые, подобно большинству людей, были приверженны своим личным ценностям и своему кодексу поведения, они были обеспокоены искушением нарушить свои внутренние стандарты и, следовательно, у них появлялась мотивация действовать в согласии со своими идеалами (См.: Duval &amp; Wicklund, 1972; Wicklund, 1975. См. также: Carver &amp; Scheier, 1981).</p>
    <p>Из этого рассуждения следует, что, поскольку по крайней мере в некоторых из экспериментов, посвященных феномену деиндивидуации, у испытуемых при условии <emphasis>индивидуации</emphasis> возникает состояние высокой степени самосознания, то вполне понятно их стремление соблюдать собственные стандарты поведения. Эти мужчины и женщины, представители среднего класса, были «должным образом воспитаны», и существуют достаточно высокие шансы того, что они оценивали агрессию отрицательно. В результате они могли сдерживать свои атаки на доступную мишень.</p>
    <p>Важно не забывать, что теоретически повышенная степень самосознания должна вызывать повышенную приверженность собственным ценностям и стандартам. Следовательно, люди, не сдерживающие свою агрессивность, не прилагают усилий к тому, чтобы не допустить ее проявления причинением вреда кому-то другому, даже и при условии высокого уровня самосознания. Фактически при этом они могут стать даже еще более агрессивными. Это было продемонстрировано в одном из первых посвященных феномену самосознания экспериментов, проведенном Ч. Карвером.</p>
    <cite>
     <p>В этом исследовании принимали участие студенты университета, одни из которых выступали против использования электрошока в экспериментах, а другие одобряли и выступали за его применение. Каждому из испытуемых предоставлялась возможность наказывать сокурсника посредством ударов электрического тока. У некоторых из них вызывалось состояние повышенного самосознания с помощью зеркала, в котором они могли видеть свое отражение. Испытуемые с повышенным самосознанием были более склонны придерживаться своих установок. Те из них, которые высказывались за применение электрошока, проявляли наибольшую агрессивность, а те, которые выступали против, были наименее склонны наказывать свою жертву (Carver, 1975).</p>
    </cite>
    <p>Прежде чем обсуждать выводы из этих исследований, позвольте напомнить вам об одном моменте, имеющем к ним непосредственное отношение. Я отмечал, что многие люди не становятся агрессивными, когда им плохо, потому что при этом они хорошо сознрют свои негативные чувства. Направленное на самих себя внимание, по– видимому, способствует сдерживанию агрессивных побуждений. Мое предположение состоит в том, что аналогичные психологические процессы могут обусловливать подавление агрессии, когда мы направляем наше внимание на относительно новые неприятные чувства, как это бывает в ситуациях, когда создается состояние повышенного самосознания в исследованиях психологов – сторонников теории самосознания. Во всех подобных случаях испытуемых можно побуждать думать о происходящем в данный момент и, как результат, вызывать у них повышенное осознание собственных личных ценностей и стандартов (как подчеркивается теорией самосознания). Формулируя более обобщенно, можно сказать, что они принимают во внимание больше доступной им информации относительно того, насколько справедливой и уместной была бы агрессия.</p>
    <p>Во всяком случае, на мой взгляд, существуют достаточные основания полагать, что подавляющее большинство наших сограждан оценивает агрессию негативно и считает, что ее следует избегать, независимо от того, кто совершает агрессивные действия: другие люди или мы сами. Мы также знаем, однако, что на самом деле немного найдется людей, которые никогда намеренно не причиняли вреда кому-нибудь другому. Кому из нас не случалось намеренно оскорбить соперника? Обычно благопристойно себя ведущие представители среднего класса иногда проклинают, угрожают и даже бьют тех, кто их оскорбил. Родители порой бьют своих детей. Солдаты во время боя стремятся убивать врагов.</p>
    <subtitle><emphasis>Почему люди могут придерживаться неагрессивных стандартов поведения и все же быть агрессивными</emphasis></subtitle>
    <p>Неоспоримое существование агрессии как важного аспекта человеческого поведения не противоречит тому, что я говорил о неагрессивных ценностях и стандартах большинства людей. Исследования и теоретический анализ позволяют выделить по меньшей мере две группы возможных причин, в силу которых людям не всегда удается жить в согласии с исповедуемыми ими убеждениями.</p>
    <subtitle><emphasis>Вне зоны осознания</emphasis></subtitle>
    <p>Во-первых, и это со всей очевидностью следует из обсуждавшихся здесь теорий, <emphasis>наши неагрессивные идеалы не всегда находятся в зоне ясного и полного осознания.</emphasis> Мы не постоянно думаем о принимаемых нами ценностях и нашем кодексе поведения, и, следовательно, они не действуют в любой ситуации. Во время воскресного посещения церкви человек может искренне думать, что подставит левую щеку, если его ударят по правой, однако же на следующий день, попадая в совершенно иной мир – мир бизнеса, он может стремиться отомстить своему конкуренту за допущенную тем несправедливость. В силу того, что он в течение рабочего дня целиком и полностью погружается в мир практических дел, забот и хлопот, требующих постоянного внимания и часто связанных с немалым психическим напряжением, исповедуемые им идеалы практически не имеют доступа к его сознанию. С большей легкостью внутренние стандарты и ценности приходят человеку на ум, когда у него создается или возникает состояние повышенного самосознания и когда он оказывается в ситуации, заостряющей, выделяющей эти идеалы.</p>
    <subtitle><emphasis>Игнорирование несовместимостей</emphasis></subtitle>
    <p>Далее, согласно этой теории, для того, чтобы люди, предрасположенные атаковать кого-то, были обеспокоены собственным желанием причинить зло другому человеку, они должны <emphasis>расценивать свою агрессию как серьезное нарушение собственных правил поведения.</emphasis> Мы не всегда замечаем наши внутренние противоречия. Почти все мы очень хорошо умеем находить причины, оправдывающие наши нападения на тех, кого не любим, и эти оправдания помогают нам верить, что на самом деле мы не сделали ничего плохого.</p>
    <p>Вспомним хотя бы действия эсэсовцев и их лидеров, уничтоживших в концлагерях миллионы евреев, цыган и представителей других презираемых меньшинств во время Второй мировой войны. Некоторые из немцев пытались не допустить уничтожения заключенных, но большинство охранников и лагерного начальства не испытывали особых угрызений по поводу того, чем они занимались. В их сознании имелись легко доступные оправдания.</p>
    <subtitle><emphasis>Перекладывание ответственности на других</emphasis></subtitle>
    <p>Во время Нюрнбергского судебного процесса над нацистскими генералами обвиняемые, пытаясь оправдаться, постоянно ссылались на то, что они только исполняли приказы. Они настаивали на своей невиновности. Они были только солдатами и подчинялись приказам, исходящим свыше.</p>
    <p>Не думайте, что только нацисты и эсэсовцы подобным образом сваливали свою вину на других. Столетиями законопослушные граждане вновь и вновь подчинялись приказам убивать невиновных. Во всех подобных случаях убийцы отрицали свою ответственность за совершенные действия. Один ныне забытый случай привлек внимание всей Германии в 1921 году. Двое матросов по приказанию своего офицера расстреляли беззащитных пассажиров шлюпки. Вопреки их заявлениям о том, что они только подчинялись приказу, немецкий суд осудил их за убийство. Американцы могли бы подумать, что они слишком независимые и свободомыслящие граждане, чтобы бездумно подчиняться облеченным властью авторитетам, но в таком случае им следовало бы вспомнить лейтенанта У. Келли и его солдат, зверски убивших жителей вьетнамской деревни Май Лай в 1968 году, выполняя приказания вышестоящего начальства. Американским военным трибуналом лейтенант Келли был признан виновным.</p>
    <p>Во всех этих случаях и во многих других, которые я мог бы привести, люди подчинялись, потому что, подобно большинству из нас, они были приучены выполнять приказы вышестоящего начальства, которое рассматривалось ими как легитимная власть. Если мы приняли роль, дающую кому-то право говорить нам, что делать, то с большой вероятностью можно ожидать, что мы более или менее автоматически будем считать правильным следовать его приказам. Это будет продолжаться до тех пор, пока приказания соответствуют усвоенной нами роли и нет явных свидетельств, что приказы неправильные. Служащие обычно верят в то, что их боссы имеют право давать им указания, что и как делать, и они вполне готовы следовать этим указаниям до тех пор, пока считают их соответствующими ситуации и не рассматривают как явно неверные.</p>
    <p>Проведенные Стэнли Милгремом и заслуженно получившие широкую известность исследования подчинения авторитету со всей драматичностью показали, что многие из нас готовы подчиняться по видимости легитимным приказаниям, даже если они вынуждают нас причинять страдание другому человеку. Приказания наделенного авторитетом лица освобождают нас от осуждения самих себя за то, что мы причиняем боль другому человеку и, как следствие, совершаем действия, которые иначе бы себе не позволили.</p>
    <p>В экспериментах Милгрема, проведенных между 1960 и 1963 годами, было задействовано около 1000 человек – взрослых людей разных профессий, разного возраста и уровня образованности. Исследовалось то, как наказания влияют на запоминание. Когда очередной испытуемый приходил в лабораторию, ему говорили, что другой человек, якобы обучаемый (который на самом деле был помощником экспериментатора), в соседней комнате будет выполнять задание – заучивать учебный материал. От испытуемого требовалось наказывать ученика за каждую допущенную ошибку. В типичном эксперименте Милгрема при первой ошибке ученика экспериментатор объяснял испытуемому, что он должен нанести ученику очень слабый удар электрического тока. Затем он приказывал испытуемому при каждой последующей ошибке наносить все более сильные удары. К концу эксперимента удары достигали чрезвычайной интенсивности.</p>
    <p>Обычно испытуемые вполне охотно соглашались наносить первые, слабые удары. Когда ошибки ученика продолжались и удары становились все более и более сильными, испытуемые слышали, как ученик начинает протестовать й затем стонать от боли. С явной невозмутимостью экспериментатор приказывал испытуемому наносить еще более сильные удары. Большинство испытуемых подчинялись. Около двух третей участвовавших в основном исследовании исполняли приказания экспериментатора до самого конца и наносили сильнейшие удары, отмеченные на аппаратуре знаками, явно показывающими, что столь высокий уровень наказания был крайне опасен. Милгрем в качестве примера приводит запись реакций одного из подчинявшихся испытуемых на приказания экспериментатора увеличивать тяжесть наказания.150 вольт: Вы хотите, чтобы я продолжал?165 вольт: Этот парень вопит там. Он жаловался, что у него слабое сердце. Вы хотите, чтобы я продолжал?180 вольт: Он не выдержит этого; я не могу убивать этого человека; вы слышите, как он вопит там? Я не могу убивать этого больного человека. Он там вопит. Кто будет отвечать, если что-то случится с этим господином? (Экспериментатор берет ответственность на себя.) Ладно.195 вольт: Вы видите – он же вопит там. Слышите? Ну я не знаю. (Экспериментатор говорит: «условия эксперимента требуют продолжать».) Я понимаю, сэр, но видите ли – ух! – но он-то не знает этого. Ведь уже дошли до 195 вольт.210 вольт. 225 вольт<sup>42</sup>.</p>
    <p>Этот человек находился в состоянии конфликта. Он думал, что причиняет другому человеку сильнейшее страдание, но в то же время считал обязанным выполнять требование «авторитета». Приказания казались соответствующими ситуации. Он разрешил свой конфликт, переложив ответственность за то, что может случиться, на экспериментатора, так чтобы не обвинять себя в душе за любые плохие последствия. «Я сам не делал ничего плохого», – мог бы сказать он себе. Он только выполнял то, что приказывал ему легитимный авторитет. Разумеется, и большинство, если не все остальные, оправдывают себя подобным образом. Милгрем полагает, что действия людей были вполне типичны. В дальнейшем обсуждении своего исследования Милгрем делает вывод: Поведение участников описанных здесь экспериментов – это нормальное человеческое поведение… наблюдавшееся при условиях, которые с особой ясностью показывают опасность для человеческого выживания, коренящуюся в нашей способности перевоплощения. Действительно, что мы наблюдали? Способность человека отречься от своей человечности, фактически, неизбежность ее утраты, если он растворяет свою уникальную личность в больших институциональных структурах (Milgram, 1974, р. 188).</p>
    <cite>
     <p>С другой стороны, может быть, люди и учатся не подчинять свою индивидуальную волю требованиям институционализированных авторитетов, принимая вместо этого личную ответственность за свое поведение. Быть может, некоторые шаги в этом направлении уже были предприняты.</p>
     <p>После суда над нацистскими лидерами союзники по Второй мировой войне заключили Нюрнбергское соглашение, в котором подчеркивается, что индивид не может избежать ответственности за совершенные им преступные действия. Было решено, что подчиненные, совершившие крайне негуманные действия, не могут быть оправданы, даже если они действовали по приказу вышестоящих авторитетов. Этот принцип теперь находит широкое признание, как мы можем видеть на примере осуждения лейтенанта Келли, а также комментариев Германского суда, приговорившего в начале 1992 года бывшего охранника Восточно-Германской границы к тюремному заключению за убийство тремя годами ранее человека, пытавшегося бежать на Запад. «Не все, что законно, правильно, – провозгласил судья. – В конце двадцатого столетия ни один человек не имеет права игнорировать веления своей совести, когда дело идет об убийстве людей по приказу вышестоящих авторитетов» (Margolick, <emphasis>New York Times,</emphasis> Jan. 26,1992).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Размывание ответственности</emphasis></subtitle>
    <p>«Сваливание вины» на вышестоящий авторитет – не единственный способ минимизировать личную ответственность. Мы также можем уменьшить чувство собственной вины, говоря, что не одни мы, но, главным образом, другие люди в этом виновны. «Другие делали то же самое, – настаиваем мы. – Они причинили столько же вреда, как и я, а может быть, даже и больше. Я выполнял только малую часть». Мы все встречались с вариациями на эту тему. В той или иной форме люди, прибегающие к подобному самооправданию, говорят: «Другие виноваты больше, чем я. Я на самом деле не такой уж плохой».</p>
    <p>Социальные психологи показали, что действительно существует распространенная тенденция <emphasis>размывания ответственности,</emphasis> проявляющаяся именно описанным образом и в большом разнообразии ситуаций.</p>
    <p>Причина очевидна. Во всех случаях, когда людям приходится делать что-то, связанное с психологическими издержками, вследствие того, что действия требуют психического напряжения, могут повлечь за собой наказание, негативно повлиять на самооценку или оценку со стороны других, они стремятся понизить эти издержки, часто используя для этого любую возможность. Если другие обязаны делать то же самое, то люди могут пытаться уменьшить собственную вину, перекладывая ответственность на других. При выполнении трудной работы люди склонны несколько сдерживать свои усилия, предоставляя другим возможность стараться изо всех сил. Если случается какое-то чрезвычайное происшествие и кто-то нуждается в помощи, то люди предпочитают, чтобы ее оказывал любой другой находящийся поблизости (см.: Latane &amp; Darley, 1970). Аналогичным образом, даже если люди, причиняя кому-то ущерб, действовали сообща, они могут пытаться уменьшить психологические издержки совершенной агрессии (например, вероятность наказания и/или чувство вины), перекладывая большую часть ответственности на других.</p>
    <p>Используя подобные оправдания после совершения агрессивных действий, люди могут уменьшить свои чувства вины и тревоги. Иногда они даже «размывают» ответственность, перенося ее большую часть на других еще до того, как агрессия будет совершена. А. Бандура, В. Андервид и М. Фромсон продемонстрировали этот эффект в эксперименте с хорошо социализированными студентами колледжа.</p>
    <p>Испытуемые должны были наносить своему сокурснику удар электрическим током каждый раз, когда тот давал неправильное решение задачи. Они были свободны в выборе интенсивности наказания. Испытуемые, которые думали, что индивидуально ответственны за меру наказания, были склонны наказывать менее сильно по сравнению с теми, которые считали, что применяют наказание не в одиночку, а совместно с другими (Bandura, Underwood &amp; Fromson, 1975). Подобным образом эффект рассеивания ответственности может иметь место в ситуациях, когда группа солдат расстреливает приговоренного к высшей мере наказания. Каждый из них мог бы внутренне в той или иной степени противиться участию в расстреле, но это нежелание уменьшается, когда ответственность за смерть жертвы распределяется между всеми членами команды.</p>
    <subtitle><emphasis>Дегуманизация жертвы</emphasis></subtitle>
    <p>Я описал, как сдерживание агрессии может быть ослаблено размыванием ответственности, переложением ее на других – вышестоящее начальство и/или равных себе других участников совместных акций. Сваливание ответственности на других уменьшает чувство вины и тревогу, которые могли бы сдерживать агрессивное поведение. Сдерживание агрессии чувствами вины и тревоги может быть ослаблено также и другими способами. Мы можем, например, постараться убедить самих себя, что причиненное нами кому-то другому страдание не только не является злом или чем-то заслуживающим порицания, но, наоборот, желательно и похвально, так как наши действия были продиктованы благородными высшими мотивами. Я не намереваюсь обсуждать правильность или неправильность различных способов, какими это может быть достигнуто. Хочу только отметить, что солдаты убивают врагов во имя патриотизма и/или защиты свободы, что террористы, захватывающие авиалайнер или взрывающие автобус с ни в чем не повинными гражданами, заявляют, что сражаются за освобождение своих угнетенных соотечественников, и что церковники эпохи Возрождения утверждали, что служат Богу, отправляя на костер людей, не разделявших их религиозных взглядов.</p>
    <p>Мы также можем говорить сами себе, что наши действия не столь ужасны, если наши жертвы нелюди, монстры или, во всяком случае, плохие люди, которые так или иначе заслуживают того, что мы с ними делаем. Если мы делаем наши жертвы недочеловеками, то можем не испытывать жалости к ним, мы не чувствуем их страданий и не сдерживаем свои атаки. Мое обсуждение было бы существенно неполным, если бы я не сказал несколько слов по поводу процесса дегуманизации.</p>
    <p>Многие из немцев, вовлеченных в нацистскую компанию по уничтожению евреев во время Второй мировой войны, явно рассматривали евреев как неполноценную нацию или даже как опасных нелюдей, которые должны быть уничтожены. Йозеф Геббельс, министр пропаганды гитлеровской Германии, выразил эту позицию. После того как Адольф Гитлер сказал ему, что Европа должна быть очищена от всех евреев, «если необходимо, применяя самые жестокие методы», Геббельс записал в своем дневнике:</p>
    <cite>
     <p>Кара должна настигнуть евреев, этих варваров, которые вполне ее заслужили… Если мы не будем сражаться с евреями, они уничтожат нас. Это борьба не на жизнь, а на смерть между арийской расой и еврейской бациллой (Cited in: Toland, 1976, p. 709).</p>
    </cite>
    <p>Дегуманизация евреев, а также славянских народов и цыган в нацистской мифологии облегчала задачу немецких солдат – уничтожение миллионов невинных людей. Хотя, несомненно, мышлению и убеждениям нацистов были присущи определенные особенности, которые позволяли им с большей легкостью категоризировать евреев и других неарийцев как неполноценных людей, не следует забывать, что люди по всему миру с давних времен использовали тот же самый прием дегуманизации для оправдания убийства своих врагов. Многие поколения турков и греков все вновь и вновь характеризовали друг друга как ужасных монстров.</p>
    <p>Во время Первой мировой войны союзники именовали своих германских противников «гуннами», лишенными человеческих моральных ценностей. Израильтяне и арабы трактуют друг друга как нецивилизованных диких животных, которым нельзя доверять. Американские солдаты, устраивавшие резню спасавшихся бегством индейцев американского Запада в конце XIX века, вероятно, подразумевали то же самое, когда постоянно повторяли: «Хороший индеец – только мертвый индеец». Во всех этих и во многих других случаях за жертвами не признавались человеческие качества и, следовательно, те, кому причиняли ущерб и кого убивали, не были «действительными людьми», не были существами, «такими, как я сам». Как результат, агрессоры, нападая на свои жертвы, не испытывали чувства вины и, таким образом, не нуждались в том, чтобы сдерживать себя.</p>
    <p>Описанный выше эксперимент Бандуры, Андервуда и Фромсона показывает, сколь эффективно обесценивание противника может ослабить сдерживание агрессии.</p>
    <p>В этом исследовании те из участников – студентов колледжа, которые были научены рассматривать оцениваемых ими лиц как «животных» и «банду негодяев», проявляли большую готовность наказывать по сравнению с теми, у которых была сформирована более позитивная установка в отношении «решателей задач» (Bandura, Underwood &amp; Fromson, 1975).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 3</p>
     <p>Агрессивная личность</p>
    </title>
    <p>Уже более двадцати лет назад психолог Ганс Тох и его помощники провели в тюрьмах Калифорнии опрос среди мужчин, осужденных за преступления, связанные с насилием. Исследователи стремились выяснить, почему эти вспыльчивые несдержанные люди нападали на своих жертв. Один из случаев в выборке Тоха особенно примечателен:</p>
    <cite>
     <p>Джимми, 23 года, в его криминальном досье отмечена успешная карьера мелкого сутенера. Список нарушений Джимми включает многочисленные и разнообразные преступления, в том числе изнасилование, похищения людей, употребление наркотиков, грабежи и нарушения общественного порядка. Наиболее показательны случаи вооруженного нападения и две стычки со служащими полиции. Столкновение с полицией, которое Джимми согласился обсудить с нами, не было отражено в досье, так как произошло, когда он еще учился в школе (Toch, 1969, р. 68–72).</p>
     <p>Джимми рассказал психологам, что полицейский его раздражал: не пускал на школьную дискотеку, потому что паренек слыл скандалистом. Джимми бросил под ноги полицейскому банку из-под пива и неоднократно оскорблял его, спровоцировав в конце концов на применение дубинки. Джимми пришел в ярость, оттого что с ним поступили несправедливо, и попытался выстрелить в полицейского из пистолета, который носил с собой, но ему это не удалось. Джимми задержали.</p>
     <p>Конечно, детали биографии Джимми отличаются от биографий других правонарушителей, но в некоторых важных отношениях Джимми очень похож на них, в особенности тем, что зачастую вел себя антисоциально и стычки с властями начались, когда он был еще совсем молод. Не противоречит ли этот случай предлагаемому мной анализу агрессии? Первые главы посвящены главным образом внешним влияниям, обусловливающим силу проявления агрессивности: фрустрации, неблагоприятным условиям, ситуативным стимулам и так далее. Вызваны ли поступки Джимми исключительно фрустрацией и/или неблагоприятными условиями, в которые он попадал? Пожалуй, нет. По-видимому, Джимми обладал какими-то внутренними качествами, которые так или иначе снова и снова обусловливали его грубое поведение.</p>
     <p>Вторая часть нашей книги будет посвящена более или менее устойчивым агрессивным качествам. Очень раздражительным людям вроде Джимми свойственна предрасположенность к насилию, и мы рассмотрим, что же заставляет этот тип крайне агрессивных людей вести себя определенным образом. Мы также обсудим причины того, почему они стали именно такими. Далее я в общих чертах опишу агрессивную личность, особенно такой тип, с которым мы можем столкнуться в повседневной жизни. Я начну с рассмотрения некоторых доказательств существования относительно стабильной предрасположенности к агрессии, затем перейду к вопросу о том, как склонность к насилию может породить частые нападения и стычки с окружающими.</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Действительно ли некоторые люди имеют устойчивую склонность к агрессивному поведению? Противоречия в вопросе о существовании черт агрессивности</emphasis></subtitle>
    <p>Около поколения назад некоторые выдающиеся психологи полагали, что только люди особого типа, вроде Джимми, могут одинаково вести себя в различных ситуациях. В огромном количестве опубликованных работ было показано, что многие люди ведут себя крайне непоследовательно. Например, человек, честный в одном случае, в другой обстановке может хитрить, лгать или даже украсть; не существует, по-видимому, устойчивой характеристики личности, формирующей такое качество, как честность. Под впечатлением очевидной непоследовательности различных форм социального поведения некоторые психологи, например Уолтер Мишел, задались вопросом, действительно ли большинство людей обладают устойчивыми чертами личности, то есть стабильными внутренними психическими структурами, которые бы порождали одинаковый тип поведения независимо от ситуативного контекста (Mischel, 1968).</p>
    <p>Эти теоретики не утверждают, что люди совершенно непоследовательны. Однако они настаивают на том, что поведенческая стабильность, как правило, более ограничена, чем принято считать, и в любом случае эта стабильность чаще кажущаяся, а не реальная. По всей видимости, люди преувеличивают степень реальной последовательности в поведении окружающих. Мы имеем четкие представления о тех, кого хорошо знаем, и приписываем им определенные качества. Эти представления, похоже, побуждают нас «помнить» о том, что наши знакомые в том или ином случае ведут себя каким-то определенным образом, хотя в действительности эти люди могут быть совершенно непоследовательными. Действительно, существующая последовательность в поведении, по мнению Мишела, относится лишь к относительно похожим ситуациям. Люди, склонные к насилию, будут нападать на других, только если данная ситуация имеет для них определенный смысл, например когда они считают, что их оскорбили или критикуют (Wright &amp; Mischel, 1987).</p>
    <p>Хотя и считается, что агрессивный характер – это внутренняя устойчивая психическая структура, склонность реагировать определенным образом на характерную ситуацию или на что-либо еще, однако исследование, на которое ссылается Мишел, наводит на предположение, что в действительности почти не наблюдается последовательности в проявлении различной степени агрессивности, проявляемой в той или иной ситуации. Впрочем, работы, которые он рассматривал, не относятся непосредственно к агрессии, и мы вправе задаться вопросом, варьируется ли агрессивное поведение в зависимости от ситуации так же, как и другие типы поведения, включенные в его обзор.</p>
    <subtitle><emphasis>Два вида последовательности</emphasis></subtitle>
    <p>Говоря о последовательности проявления агрессивного поведения от случая к случаю, я <emphasis>не</emphasis> упоминал о том, как разделены эти ситуации во времени. Тем не менее очень важно иметь в виду конкретный промежуток времени. Если мы говорим, что те же самые действия будут совершаться в различных ситуациях, разделенных промежутком в несколько минут, это не означает, что мы можем утверждать, что такое же поведение будет проявляться в ситуациях, отделенных друг от друга промежутком в год или больше. В первом случае наблюдаемые нами действия <emphasis>относительно одновременны</emphasis> (contemporaneous), тогда как во втором существует длительная последовательность (longitudinal consistency), так как интересующие нас действия и люди разделены большим промежутком времени. (Психологи признают, что первый тип наблюдений имеет дело в основном с <emphasis>одновременной валидностью</emphasis> параметров агрессии. Второй тип можно отнести к исследованиям <emphasis>прогностической валидности).</emphasis> Проведя это разграничение, я сперва обращусь к относительно одновременной последовательности. В основном меня интересует вопрос, будут ли люди, нападающие на определенную мишень в свойственной им манере поведения, так же проявлять другие формы агрессии в другой ситуации, возникающей вскоре после первой. Затем я рассмотрю длительную последовательность (или стабильность) агрессивного поведения за достаточно долгий период (см.: Olweus, 1974, р. 535–565).</p>
    <p>Как мы увидим в дальнейшем, некоторые люди действительно склонны поступать одинаково, независимо от того, когда возникает возможность проявления агрессии. Если им предоставляется свобода делать в данной ситуации то, что они хотят, очень вероятно, что эти люди в ряде случаев поведут себя одинаково. Они попытаются причинить кому-то боль, если имеют скрытую предрасположенность к агрессии, а если принадлежат к неагрессивному типу личности, то не будут нападать на объект. И тот и другой тип людей представляет собой крайность: они обладают либо очень высокой, либо очень низкой агрессивностью.</p>
    <p>Большинство из нас не имеют той или иной ярко выраженной склонности, и наше поведение более разнообразно.</p>
    <subtitle><emphasis>Примеры различных форм одновременной последовательности</emphasis></subtitle>
    <p>Начнем наше исследование одновременной последовательности агрессии, снова обратившись к случаю Джимми. Ситуации, которые могли спровоцировать вспышку насилия с его стороны, достаточно разнообразны: ссора в баре, фрустрация, помешавшая получить то, чего он хотел, чье-то хвастовство и масса других вещей. Во многих на первый взгляд различных ситуациях Джимми демонстрировал один и тот же тип поведения: он физически нападал на кого-либо. Психологи иногда объясняют этот вид последовательности тем, что относят его к <emphasis>генерализации стимула</emphasis> (stimulus generalization). В сущности, они говорят, что самый широкий спектр стимулирующих ситуаций порождает ту же самую реакцию (в данном случае физическое нападение). Впоследствии Джимми по-разному проявил свои агрессивные наклонности. Прослеживая данные уголовного досье, мы видим разнузданность его поведения и то, как часто он терял над собой контроль. Джимми проявил различные формы поведения одного и того же типа, но все эти формы по своей природе антисоциальны.</p>
    <p>Данный тип последовательности можно считать <emphasis>генерализацией реакции</emphasis> (response generalization), если подразумевать под ним то, что, когда ситуативный стимул активизирует поведенческую склонность, эта скрытая тенденция обнаруживается в самых разных и на первый взгляд непохожих реакциях. Определенный характер реакции будет зависеть от того, насколько в данный момент человек возбужден, какая форма агрессии доступна для него или для нее и каких вероятных затрат требует поступок в этой ситуации, однако все реакции сходны между собой. В данном разделе мы коротко рассмотрим оба типа одновременной последовательности. Учтем, что эти агрессивные ситуации обычно довольно близко стоят во времени.</p>
    <subtitle><emphasis>Последовательность в лабораторных опытах и в «реальной жизни»</emphasis></subtitle>
    <p>Существует наглядный пример одновременной последовательности, который сочетает в себе генерализацию и стимула, и реакции. Как вы увидите, в лабораторных экспериментах, посвященных агрессии, агрессивность поведения измеряется по степени интенсивности электрошока или резких неприятных звуков, воздействию которых испытуемые подвергают другого человека. Критики такого рода исследований отвергают эти процедуры как чрезмерно искусственные. Ни один человек в «реальной жизни» не нападает па другого и не бьет его электрошоком, а действия субъектов лабораторных опытов (например, с нажатием кнопок на аппарате шока), очевидно, сильно отличаются с физической точки зрения от агрессивного поведения, проявляемого в более естественных ситуациях.</p>
    <p>Все же данные, полученные в лабораторных опытах, можно использовать вполне аргументировано. Гораздо важнее намерения испытуемых при проведении эксперимента, а не специфическая природа физических движений, которые они делают. Нажимая па кнопку шока или делая пометку в анкете – то, что их попросят в данном конкретном эксперименте, – субъекты осознают, что они умышленно причиняют боль другому человеку физически и/или психологически. Следовательно, эти лабораторные реакции психологически схожи с ударом, наносимым другому человеку, или оскорблением кого-либо в разговоре (по крайней мере, в том, что причиняют объекту боль), хотя физически они и очень различны по форме. Все эти типы поведения имеют общее значение. Ученые обнаружили, что благодаря этому общему значению: 1) люди, которые в повседневной жизни зачастую довольно агрессивны во взаимодействии с окружающими, также проявляют высокую степень пунитивности в условиях лаборатории, и 2) исследования, использующие совершенно различные лабораторные процедуры для оценки агрессии, часто выявляют те же самые результаты (см.: Berkowitz &amp; Donnerstein, 1982; Carlson, Marcus-Newhall &amp; Miller, 1989).</p>
    <p>Эти данные, следовательно, указывают как на генерализацию стимула, так и на генерализацию реакции. Ситуация в университетской психологической лаборатории, естественно, отличается от большинства обычных ситуаций, а поведение субъектов в лаборатории имеет мало общего с тем, как люди обычно нападают друг на друга. Но даже в этом случае субъекты, сравнительно часто проявляющие агрессию в повседневной жизни, и в условиях эксперимента заставляют испытуемого переносить довольно сильный удар электрошока.</p>
    <subtitle><emphasis>Последовательность в формах агрессии (генерализация реакции) в повседневной жизни</emphasis></subtitle>
    <p>Эти данные, кроме того, что они подтверждают валидность определенных измерений, полученных в лаборатории, указывают, что люди с сильной агрессивностью обычно проявляют свои личностные наклонности по-разному. Мы увидели это в случае с Джимми. Он то и дело бранил и оскорблял людей, которые ему мешали, или даже физически атаковал, если они продолжали его фрустрировать. Этот тип «общности реакции» довольно распространен. Люди, склонные к насилию, обычно схожи в попытках причинить боль другим людям, в особенности, когда они эмоционально возбуждены. Несмотря на то что, без сомнения, существуют некоторые исключения, люди, способные физически нападать на своих противников, так же часто проявляют и вербальную агрессивность.</p>
    <p>В исследованиях, проведенных с маленькими мальчиками и девочками, неоднократно наблюдалась эта общность в проявлении агрессии. Несколько ученых в Соединенных Штатах и в Европе просили школьников указать, кто из их одноклассников ведет себя определенным образом. Так, младших школьников спрашивали, «кто начинает драки?» и «кто обижает другого ребенка, когда разозлится, дерется, пинается ногами или бросает что-либо?». Если большое число детей в классе идентифицируют одного и того же ребенка как зачинщика драк (указывая, что этот школьник, пожалуй, устраивал довольно много потасовок), с большой долей вероятности можно утверждать, что этот же ребенок попадет и в список, составленный его одноклассниками, как «тот, кто обижает другого, когда разозлится» и даже как «тот, кто часто говорит обидные слова» (см. например: Olweus, 1974; Pulkkinen, 1987; Walder, Abelson, Eron, Banta &amp; Laulicht, 1961). Иначе говоря, дети утверждали, что ребенок, обладающий сильной агрессивностью, вероятнее всего, будет проявлять свою грубость по отношению к другим самыми разными способами.</p>
    <p>Генерализация агрессии часто значительно шире, чем вы могли бы себе представить. Крайне агрессивные люди, взрослые или дети, мужчины или женщины, имеют тенденцию к различным проявлениям антисоциального поведения. Их необычайная готовность ударить другого человека или оскорбить сопровождается другими антисоциальными склонностями, такими, как например, у Джимми: когда он пил слишком много, то становился вором и насильником и при этом был довольно раздражителен и вспыльчив.</p>
    <subtitle><emphasis>Последовательность в различных ситуациях: сочетание генерализации стимула и реакции</emphasis></subtitle>
    <p>Генерализация агрессии безусловно включает в себя как генерализацию стимула, так и генерализацию реакции: у людей с ярко выраженной агрессивностью тенденция к насилию проявляется в ряде ситуаций и во многих антисоциальных поступках, которые они совершают. Прежде чем более подробно обсудить этот вопрос, следует напомнить вам, что именно люди с ярко выраженной склонностью к агрессии с наибольшей вероятностью проявляют этот вид последовательности в своих поступках.</p>
    <p>Как и предполагалось, ряд исследований показал, что дети, которые постоянно играли роль зачинщиков драк в разных ситуациях, как дома, так и в школе, ведут себя типично антисоциально в разной обстановке. Особенно показательна работа Рольфа Лебера и Томаса Дишьена. Психологи сделали выборку мальчиков 9-16 лет. Дети были разделены на четыре категории по данным рейтингов, составленных на основании мнения родителей и учителей: те, кто много дрались как дома, так и в школе, те, кто были агрессивны только дома или только в школе, и те, кто в любой обстановке почти не участвовали в драках.</p>
    <p>В целом склонные к насилию люди с наибольшей вероятностью агрессивно реагируют на соответствующий ситуативный стимул. Почти любой вид происшествий, который этот тип людей связывает с агрессией, вероятно, вызовет у них агрессивные мысли и моторные реакции. У них автоматически вырабатывается привычка к агрессивным мыслям и намерениям в ответ на ассоциирующийся с агрессией стимул, так что в действительности таким людям не обязательно чувствовать угрозу или осознавать опасность и вызов, чтобы отреагировать агрессивно. Эти люди могут иметь враждебные мысли и даже агрессивные намерения, даже когда они наблюдают сцены насилия по телевизору или читают сводки новостей о случаях нападений. Кроме того, вспомним о «болевых сигналах», описанных ранее, – когда люди с высокой степенью агрессивности нападали на кого-либо, они ощущали особое удовлетворение, зная, что их жертва страдает и/или побеждена (см.: Wilkins, Scharff &amp; Schlottmann, 1974).</p>
    <p>На основании этих данных мы можем сделать несколько предположений относительно Джимми. Его любимые телевизионные программы – скорее всего те, в которых много сцен насилия. Вероятно, он получает особое удовольствие, когда видит, как люди бьют или стреляют друг в друга.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_018.jpg"/>
    <p>Процент мальчиков в группе, имевших судимость.</p>
    <empty-line/>
    <p>Последствия того, что Джимми имеет возможность развлекаться таким образом, могут быть самыми неблагоприятными… Насилие на экране не только «заводит» его, но также внушает агрессивные мысли и даже может активизировать его агрессивные импульсы.</p>
    <p>Разумеется, только наблюдение за насилием или какая-то агрессивная фраза не всегда заставляет агрессивных людей открыто нападать на других. Идеи и намерения, активизированные сценой или фразой, как правило, не настолько сильны, чтобы побудить к открытой атаке. Агрессивные мысли и склонность к агрессивным поступкам, стимулируемые насилием в масс-медиа, могут быть скрыты, однако такие намерения и идеи все-таки порой существуют у людей со склонностью к насилию, а в более слабой форме – и у обычных людей.</p>
    <subtitle><emphasis>Последовательность в личностных тестах и других формах поведения</emphasis></subtitle>
    <p>Благодаря ярко выраженным связям стимула и реакции очень агрессивных людей можно идентифицировать при помощи личностных тестов (при условии, что они честно отвечают на вопросы). В качестве примера согласованности личностных тестов и реакций в другой обстановке можно взять взаимосвязь между тестами, измеряющими склонность злиться, и проявлением гнева в реальных жизненных ситуациях.</p>
    <subtitle><emphasis>Реакции людей, часто испытывающих приступы гнева</emphasis></subtitle>
    <p>Психологи разработали инструменты, позволяющие оценить вероятность проявления злости в обществе. Один из них – это шкала характерных состояний гнева (the State-Trait Anger Scale), созданная Чарльзом Шпилбергером и его помощниками в университете Южной Флориды в Тампа (Spielberger, Jacobs, Russel &amp; Crane, 1983). В данной процедуре респондентам предлагается десять утверждений, например «я вспыльчив», «я злюсь, когда мне мешают достичь цели ошибки других людей». Участник опроса должен указать, насколько часто каждый из этих пунктов можно применить к нему самому. Ответы варьируются от «почти никогда» до «почти всегда».</p>
    <p>Джерри Деффенбахер, Патрисия Демм и Аллен Брендон испытали эту шкалу, а также ряд других тестов на студентах университета в Форт Коллинз штата Колорадо. Было проведено анкетирование молодых мужчин и женщин, чтобы узнать о их переживаниях гнева. Кроме того, каждого студен та попросили описать ситуацию, которая бы разозлила его или се, и попросили отметить уровень злости в тот момент. Студентов также попросили в течение недели вести записи, в которых они каждый день должны были отмечать наиболее провокационные случаи и уровень ощущаемой ими злости, когда происходило данное событие. По большей части те мужчины и женщины, которые показали наиболее высокие результаты по шкале гнева Шпилбергера, и в своих записях отмечали в течение недели наиболее интенсивную злость (Deffenbacher, Demm &amp; Brandon, 1986).</p>
    <subtitle><emphasis>Критерии личностных качеств не всегда соответствуют поведению</emphasis></subtitle>
    <p>К измерению критериев личностных качеств следует подходить осторожно: в сущности, эти показатели оценивают лишь готовность разозлиться и/или напасть на кого-либо. Такая готовность не всегда переходит в открытую агрессию, и люди, показывающие высокий результат в личностном тесте, не всегда открыто проявляют свою раздражительность.</p>
    <p>Для этого существует по крайней мере два очевидных объяснения. Во-первых, скрытая предрасположенность к гневу не всегда активизируется. Даже склонные к насилию люди должны пережить что-то, имеющее для них агрессивный или неприятный смысл, прежде чем сработают их агрессивные привычки и/или эмоциональные склонности. Одно из отличительных качеств людей этого типа состоит в том, что они быстро замечают агрессию, угрозы и опасность в окружающем их мире. Ниже мы увидим, что эти люди типично интерпретируют двусмысленные действия как умышленное оскорбление или вызов и затем приходят в сильное эмоциональное возбуждение. В недавней газетной статье рассказывалась история о серьезной драке между тинейджерами в нью-йоркском метро. Драка началась из-за того, что один молодой человек подумал, что другой слишком пристально на него смотрит. Этот вид происшествий намного более распространен, чем вы можете себе представить. Склонным к насилию людей свойственно думать, что кто-то рядом слишком пристально на них смотрит, интерпретировать предполагаемый пристальный взгляд как оскорбление или вызов и приходить в сильную ярость.</p>
    <p>Даже в том случае, если вспыльчивость таких людей активизируется, иногда они все же могут сдержаться и ни на кого не нападать из опасения, что их накажут. Джимми, вероятно, не стал бы нападать на офицера полиции, если бы тот достал оружие, когда Джимми начал его оскорблять, или если бы в этот момент рядом находились другие полицейские или охранники. Эта явная опасность могла бы активизировать запреты, которые бы помешали Джимми осуществить свое побуждение к насилию (см.: Lesser, 1957).</p>
    <subtitle><emphasis>Стабильность агрессивного поведения в течение нескольких лет: длительная последовательность</emphasis></subtitle>
    <p>Очевидно, что агрессивное поведение с впечатляющей последовательностью проявляется на относительно коротком временном отрезке, однако будет ли такое поведение столь же последовательным в течение более длительного времени? Особенно важно знать, говорит ли агрессивность в юном возрасте об антисоциальном поведении в более поздний период времени. Нам нравится думать, что дети с течением времени могут измениться и что мальчики-драчуны и девочки-задиры с возрастом преодолеют свою недисциплинированность.</p>
    <p>Тем не менее некоторые наблюдатели человеческой природы полагают, что характер сохраняется, а не улучшается с течением времени. Когда-то поэт Джон Мильтон писал: «В ребенке виден муж, как утром виден полдень», есть схожая строчка и у Уильяма Вордсворта: «Дитя – отец мужчины». Оба поэта говорят об одном и том же, фактически о том же говорит и народная пословица: «Куда росток, туда и дерево наклонится». Действительно ли личность взрослого формируется и даже фиксируется в юности?</p>
    <subtitle><emphasis>Обзор исследований длительной стабильности агрессии Ольвеуса</emphasis></subtitle>
    <p>Следуя авторитетному обзору, опубликованному Дэном Ольвеусом из Бергенского университета в Норвегии и посвященному исследованиям, относящимся к данному вопросу, мы не можем автоматически сделать вывод о том, что «молодой леопард» (по крайней мере, леопард-самец) с течением времени «сменит свои пятна». Довольно большое количество людей, бывшие драчунами в детстве, со временем «исправляются», однако многие другие – нет (Olweus, 1979).</p>
    <p>Американские, английские и шведские исследования, проанализированные Ольвеусом, в первую очередь касались агрессивности, которую демонстрировали субъекты-мужчины в возрасте от 2 до 18 лет. Впоследствии измерения повторялись через интервал от 6 месяцев до 21 года. При оценке поведения использовались разнообразные процедуры, в том числе прямые наблюдения, рейтинг, полученный на основе мнения учителей, и даже свидетельства сверстников испытуемого. Во всех этих исследованиях ученые в каждом примере подсчитывали взаимосвязь между первоначальными и последующими данными. Выясняли, были ли люди, показавшие при первом измерении сильную степень агрессии, такими же агрессивными впоследствии.</p>
    <p>Ольвеус обнаружил удивительное соответствие в 16 различных выборках мужчин, включенных в эти разработки. Вообще говоря, между первоначальными и последующими измерениями существовала довольно сильная взаимосвязь, несмотря на то что величина соответствия снижалась по мере того, как возрастал временной интервал. Когда измерение проводилось через год после первого, то среднее соответствие было свыше 0,7, а затем равномерно снижалось; когда промежуток между двумя измерениями составлял 21 год, показатель соответствия падал до значения 0,4. Более того, показатель агрессии, полученный из наблюдений над реальным поведением испытуемых, с течением времени сохранял то же соответствие, что и данные, полученные на основе рейтинга учителей, по крайней мере на период времени, охватывавший данные исследования.</p>
    <p>На основании своего обзора Ольвеус сделал важное заключение: мальчики, остававшиеся такими же злобными, как и прежде, сохранили свою агрессивность, даже находясь под давлением общественных правил и сталкиваясь с меняющимися с течением времени ситуациями. Как и Джимми, этот тип юношей действовал агрессивно в ситуациях, кажущихся различными.</p>
    <p>Аргументация Ольвеуса представляется очень разумной: несмотря на то что многие люди действительно меняются, по крайней мере до некоторой степени, очень вероятно, что мальчики, проявляющие высокий уровень агрессивности в молодости, останутся относительно агрессивными (по сравнению со своими менее агрессивными сверстниками, также участвовавшими в исследованиях) с течением времени (см.: Caspi, Elder &amp; Bern, 1987). В этих работах есть более современные данные, подтверждающие данную точку зрения.</p>
    <subtitle><emphasis>Два заслуживающих внимания исследования</emphasis></subtitle>
    <p>Исследование длительной стабильности агрессии говорит нам и о другом. В качестве введения к этим дополнительным данным я подведу итог двум особенно примечательным работам. Одна основана на изучении молодых лондонских рабочих, а другая рассматривает детей из преимущественно сельскохозяйственного округа штата Нью-Йорк. Оба эти исследования перспективны, так как первоначальные измерения проводились, когда их участники были еще сравнительно молоды, а более поздняя оценка осуществлялась во время периодических измерений, проводимых в течение нескольких лет. Обе работы были включены в обзор Ольвеуса, но я расширю его резюме и опишу недавние разработки.</p>
    <subtitle><emphasis>Кембриджское исследование возникновения преступлений</emphasis></subtitle>
    <p>Над этим проектом начал работать Дональд Вест из института криминологии Кембриджского университета, а дальнейшей разработкой занялся его коллега Дэвид Фаррингтон. Проект представляет собой исследование 400 мужчин из густонаселенного рабочего района Лондона (см., например: West, 1969; West &amp; Farrington, 1977; Farrington, 1978,1982, 1989 a, 1989 b).</p>
    <p>В 1961 году, к началу проекта, мальчикам было около 8 лет. Исследование охватывало всех мальчиков-школьников шести начальных школ одного столичного района. Почти все они были белыми, англичанами и происходили из рабочих семей. Почти всех мальчиков снова опрашивали несколько раз в течение последующих лет, чтобы определить, какими они стали и что с ними происходило. Социальные работники также периодически опрашивали родителей и учителей и составляли рейтинг поведения опрошенных. Эти данные были подкреплены сведениями о нарушении закона. Ученые неоднократно обращались к уголовным делам, находившимся в центральном уголовном архиве.</p>
    <p>С помощью периодических проверок можно было оценить данные об агрессивности участников опросов в возрасте 9, 13, 17 и 32 года. В каждый период времени субъекты, набравшие показатель более 25 %, обозначались как «очень агрессивные» и исследовались особо. Для моих целей я также исследую группу из 27 опасных преступников, которые были идентифицированы еще в 1974 году, когда им было около 21 года. Тогда они были осуждены по крайней мере за одно опасное преступление (нападение на людей или грабеж с насилием).</p>
    <subtitle><emphasis>Предсказуемость агрессивности</emphasis></subtitle>
    <p>Для простоты я сосредоточусь на том, как исходя из юношеской агрессивности предсказать поведение человека в дальнейшем. Рисунок показывает число совпадений между очень агрессивными субъектами в юном возрасте (9, 13 и 17 лет) и теми, кто входил в группу «очень агрессивных личностей» в поздней юности (в возрасте 17 лет) и/или в группу опасных преступников в возрасте 21 года. Для интерпретации этих данных рассмотрим мальчиков (верхний ряд), составлявших группу очень агрессивных в 9 лет: 40 % опрошенных попали в число самых агрессивных мальчиков и восемь лет спустя, в возрасте около 17 лет. (Это линия «ранее очень агрессивные» на рисунке.) Для сравнения: всего 27 % мальчиков, составлявших три четверти нижнего уровня агрессивности в возрасте 9 лет (те, кто раньше были неагрессивными), в возрасте 17 лет перешли в группу очень агрессивных. В соответствии с этим довольно грубым измерением большинство мальчиков претерпели какие-то изменения, однако те, кто в ранней юности доставляли больше всего неприятностей окружающим, оказались менее всего склонны существенно менять поведение с течением времени. Эти крайне агрессивные личности и были леопардами, едва ли сменившими «пятна на шкуре».</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_019.jpg"/>
    <p>Процентное соотношение очень агрессивных мальчиков в ранних возрастных группах, классифицированных впоследствии как очень агрессивные в возрасте 17 и/или классифицированных как опасные преступники в возрасте 21 года.</p>
    <empty-line/>
    <p>Почти такой же вывод можно сделать относительно предсказания преступлений, связанных с насилием, исходя из высокой агрессивности в возрасте 9 лет. На рисунке видно, что 14 % мальчиков, наиболее агрессивных в детстве, к 21 году уже были осуждены за преступления, связанные с насилием. Для сравнения: всего 4 % мальчиков, неагрессивных в 9 лет, были потом судимы. Как вы можете видеть, высокий уровень агрессивности в ранней юности, в возрасте 13 лет, в значительной степени связан с сильной агрессивностью четырьмя годами позже (в возрасте 17 лет) и с судимостью за опасное преступление восемь лет спустя (в возрасте 21 года). В целом, несмотря на то что только малая часть юных нарушителей спокойствия привлекаются к суду за преступления, связанные с насилием, когда становятся взрослыми, существует некоторый риск, что те, кто были крайне агрессивными в юности, будут нарушать закон, когда станут старше.</p>
    <p>Когда Фаррингтон и его помощники, проводившие опрос, снова обратились к этой же группе мужчин несколько лет спустя, новые данные дополнили и подтвердили предыдущие результаты (см., в частности: Farrington, 1989 b). Показательно, что люди, очень агрессивные в ранней молодости, вероятнее всего попадали под суд за преступления, связанные с насилием, к 32 годам. Около 22 % очень агрессивных мальчиков и лишь 7 % менее агрессивных юношей имели судимость впоследствии (см.: Farrington, 1989 b).</p>
    <subtitle><emphasis>Агрессия как одна из форм «антисоциальности»</emphasis></subtitle>
    <p>Эти результаты не просто указывают на последовательность в поведении человека в течение нескольких лет. Они также говорят нам, как подтвердили в 1977 году Вест и Фаррингтон, что устойчивая крайняя степень агрессивности в значительной степени является «всего лишь составляющей более обшей антисоциальной тенденции». Хотя не всякая агрессия имеет одно и то же происхождение и несмотря на то что люди могут быть предрасположены к агрессии по самым разным причинам, многие люди всегда готовы нападать на других. Те, кто относительно часто так ведет себя, проявляют и склонность отвергать другие социальные правила. Мы можем наблюдать это в случае с Джимми: помимо проступков, вызванных его общей агрессивностью, он обвинялся в изнасиловании, наркомании, воровстве и других преступлениях. Точно так же очень агрессивные мальчики в Кембриджском исследовании с возрастом продолжали нарушать многие социальные нормы. Довольно большой процент этих мальчиков составляли те, кто «пьянствовали, играли в азартные игры, употребляли наркотики, были беспорядочны в сексуальных связях и нарушали правила дорожного движения», а также совершали акты вандализма (Farrington, 1989 b, p. 97; Farrington, 1989 а, p. 27).</p>
    <p>Это, конечно, не означает, что любая антисоциальная личность обязательно отличается высокой степенью агрессивности. Некоторые люди легко преступают закон, если думают, что останутся безнаказанными, и при этом не отличаются склонностью к насилию. Более того, похоже, что существуют различные типы агрессивных личностей. Позже я вернусь к этим вопросам.</p>
    <subtitle><emphasis>Исследование в течение 21 года в Колумбийском округе</emphasis></subtitle>
    <p>Почти одновременно с разработкой проекта в Кембриджском университете группа психологов во главе с Леонардом Эроном завершила наблюдение над третьеклассниками из округа Колумбия, сельской местности в штате Нью-Йорк. Пытаясь раскрыть источники устойчивой агрессивности, исследователи опросили 870 мальчиков и девочек в среднем восьмилетнего возраста, а также их отцов и матерей. Около половины детей, попавших в первоначальную выборку, были опрошены и в 1970 году, когда им было около 19 лет, более 400 из них опрашивали снова, когда они достигли среднего возраста 30 лет. Помимо того, что выявлялось, совершали ли мужчины и женщины преступления против закона или нарушения правил дорожного движения, исследователи смогли также опросить супругов и детей некоторых участников выборки (Eron, 1987; Eron, Huesmann, Dubow, Romanoff &amp; Yarmel, 1987; Eron, Walder &amp; Lefkowitz, 1971; Huesmann &amp; Eron, 1984; Huesmann, Eron, Lefkowitz &amp; Walder, 1984; Lefkowitz, Eron, Walder &amp; Huesmann, 1977).</p>
    <subtitle><emphasis>Показатели агрессивности</emphasis></subtitle>
    <p>Процедура номинации сверстниками использовалась для того, чтобы оценить агрессивность участников исследования в их школьные годы. Всех мальчиков и девочек в этом исследовании просили указать того из их одноклассников, кто лучше подходил для ответа на вопросы: «Кто начинает драку из-за пустяков?», «Кто говорит обидные слова?». Показатель детской агрессии за этот период определялся процентным соотношением количества раз, которое она или он были указаны как ведущие себя агрессивно, с общим количеством вопросов<sup>43</sup>. После того как участники опроса окончили школу, их агрессивность фиксировалась различными способами. Главным параметром служили агрессивные наклонности, о которых они сообщали сами. Использовались также (если были) зафиксированные нарушения закона и данные о нарушении при вождении. Если участники опроса вступали в брак, то их просили описать, как они воспитывали своих детей, а супругов просили оценить уровень их агрессивности.</p>
    <subtitle><emphasis>Дополнительные данные о последовательности поведения в течение некоторого времени</emphasis></subtitle>
    <p>Снова мы наблюдаем, что агрессивность участников опросов имеет тенденцию сохраняться со временем. Эту тенденцию можно ясно увидеть, если сравнить периоды детства и отрочества: и мальчики, и девочки, набравшие в возрасте восьми лет наибольший показатель агрессивности, чаще всего и десять лет спустя считались среди сверстников очень агрессивными. Пожалуй, еще важнее то, что их тенденция к насилию зачастую сохранялась и во взрослой жизни. На это указывает взаимосвязь между детскими оценками и рассказами уже взрослых участников опросов (в возрасте 30 лет) о том, как они воспитывают своих собственных детей. Когда участников, у которых есть дети, спрашивали, как они отреагируют на агрессивное поведение своих детей, то те, кто в восьмилетнем возрасте были довольно агрессивными, как правило, говорили, что накажут провинившегося ребенка. Даже будучи взрослыми, они по-видимому, оставались более склонны отвечать агрессией на агрессию, чем их изначально менее агрессивные сверстники.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_020.jpg"/>
    <p>Соотношение между агрессивностью в восьмилетнем возрасте, обозначенной сверстниками, и судимостями за преступления против людей и за нарушения на дорогах к 30 годам.</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><emphasis>Общепринятые «плохие» против считающихся «хорошими»</emphasis></subtitle>
    <p>Данные других исследований подтверждают мнение Веста и Фаррингтона о том, что крайняя агрессивность в детстве, в сущности, выражает общие антисоциальные тенденции. Когда группа Эрона в своей выборке 1981 года проверила уголовные дела ее участников, было обнаружено, что те из них, кто в восьмилетнем возрасте отличался ярко выраженной агрессивностью, в три раза чаще подвергались суду за преступления к 19-летнему возрасту, чем менее агрессивные. Более того, как видно из рисунка, у этих участников опросов к 30 годам было самое большое число судимостей. Такое соотношение сохранялось как для мужчин, так и для женщин. Антисоциальные тенденции агрессивных молодых людей приводили и к большому количеству правонарушений на дорогах.</p>
    <p>Сто лет назад большинство людей, пожалуй, сочли бы очень агрессивных людей, выявленных разработками Кембриджа и округа Колумбии, «плохими». Даже сегодня, с нашей большой психологической изощренностью, многие согласились бы с этой характеристикой. Агрессивные люди совсем не милы. Как и Джимми, многие из них легко обижают других и нарушают многие принятые правила поведения (см. также: Loeber &amp; Dishion, 1983; Loeber &amp; Schmaling, 1985).</p>
    <p>Следует четко понимать, однако, что люди, о которых мы здесь говорим, в том числе и Джимми, <emphasis>агрессивно антисоциальны.</emphasis> Как я уже отмечал, существуют другие виды антисоциальных личностей, не особенно агрессивные, которых нелегко спровоцировать, и с ними редко случаются вспышки ярости. Рольф Лебер и Карен Шмалинг обратили наше внимание на два различных вида антисоциальности, существующих по крайней мере у детей. Проанализировав 28 исследований по идентификации различных типов антисоциального поведения у детей, они сделали вывод, что отклонение поведения детей от социально одобряемых образцов колебалось в пределах открыто-скрытого континуума. На одном конце этой шкалы были дети, проявлявшие открыто антисоциальное поведение, те, кто много ссорился и дрался – тот тип детей, обозначенных в разработках Кембриджа и округа Колумбии как агрессивные и нарушающие нормы дети. На другом конце открыто-скрытого континуума, по Леберу и Шмалингу, были указаны дети, обычно скрывавшие свое антисоциальное поведение. Они воровали, порой даже устраивали поджоги или нарушали закон каким-то другим способом, когда думали, что это сойдет им с рук, но все же они не отличались особой склонностью к насилию (Loeber &amp; Schinaling, 1985)<sup>44</sup>. В центре нашей дискуссии будут как раз дети, отличающиеся открытой агрессивностью.</p>
    <subtitle><emphasis>Концепция агрессивного поведения как вид психического расстройства</emphasis></subtitle>
    <p>Если бы я стал рассматривать крайне агрессивных детей, идентифицированных в проектах Кембриджского университета и округа Колумбии, в перспективе психического здоровья, я бы мог, пожалуй, охарактеризовать это как вид агрессивного расстройства поведения (aggressive conduct disorder). Рассмотрим, насколько этот синдром, описанный в справочнике по диагностике и статистике Американской психиатрической ассоциации (DSM-III), подходит для этих мальчиков.</p>
    <cite>
     <p>[Они проявляют] повторяющийся и устойчивый паттерн агрессивного поведения, в котором права других людей нарушаются, либо применяется физическое насилие против людей, либо происходят акты воровства, в том числе и конфронтация с жертвой. Физическое насилие может принимать форму изнасилования, уличного грабежа, нападения или – в редких случаях – убийства.</p>
    </cite>
    <p>Джимми, по-видимому, точно соответствует данному описанию, особенно если мы примем во внимание некоторые другие черты этого синдрома – такие, например, как «необычно раннее пристрастие к курению, алкоголю и другим существенным злоупотреблениям… нетерпимость к фрустрации, раздражительность, вспышки гнева и провокационная нетерпеливость». (Это описание агрессивного психического расстройства взято из справочника по диагностике и статистике Американской психиатрической ассоциации, издание 1980 года (DSM-III), р. 45.)</p>
    <subtitle><emphasis>Существуют ли в последовательности проявления агрессии различия между полами?</emphasis></subtitle>
    <p>Прежде чем перейти к следующей теме, мне следует задать вопрос, который, вероятно, мог у вас возникнуть: отличаются ли мужчины и женщины в последовательном проявлении, агрессии в течение нескольких лет? Вообще говоря, ответ представляется отрицательным. Большинство исследований по данной теме почти не обнаружили различий между полами в этом отношении. Например, в исследовании Колумбийского округа последовательность в течение длительного времени была сопоставима для обоих полов (Eron et al., 1987, p. 257. Также см.: Cairns &amp; Cairns, 1984).</p>
    <p>Почти такой же вывод можно сделать и о возможных различиях полов в том, что касается степени обусловленности зрелой преступности агрессивностью в детстве. Здесь также, несмотря на некоторые исключения, ряд работ подтвердил данные Колумбийского округа. Девочки, проявлявшие сильную агрессивность в 8-10-летнем возрасте, по-видимому, рискуют к поре юности получить судимость (Roff &amp; Wirt, 1984).</p>
    <subtitle><emphasis>Как действуют агрессивные личности</emphasis></subtitle>
    <p>После того как я установил, что существует тип людей с устойчивой склонностью к агрессии, моей следующей задачей будет показать, как ведут себя такие люди. Для этого мы сперва должны признать, что фактически существует два типа очень агрессивных людей.</p>
    <subtitle><emphasis>Разные типы агрессивных людей</emphasis></subtitle>
    <p>Характеризуя очень агрессивную личность как в основном антисоциальную, я не предполагаю, что каждый агрессивный мальчик – это зарождающийся преступник или что любая драка на игровой площадке свидетельствует о серьезном скрытом психологическом несоответствии. Как я уже отметил, мы все склонны быть злыми и раздражительными, если плохо себя чувствуем. Временами мы даже можем на кого-нибудь накинуться в приступе ярости, из-за того что мы сильно возбуждены или недостаточно сдержанны. К тому же многие из нас поняли, когда повзрослели, что агрессия может принести свои плоды, что мы можем решить спор в свою пользу или достичь желаемого с помощью угроз, так что порой мы прибегаем к агрессии, рассчитывая продвинуться в достижении своих целей. Нас интересуют постоянные, а не случайные агрессоры – малая часть населения, которая легко нападает на других, снова и снова ведет себя агрессивно, те, кто не испытывает сожаления, что причиняют другим боль.</p>
    <subtitle><emphasis>Эмоционально-реактивный и инструментальный тип постоянного агрессора</emphasis></subtitle>
    <p>Даже постоянные агрессоры не обязательно похожи друг на друга. Хотя часто трудно провести четкое разграничение между различными видами агрессии, мы можем утверждать, что некоторые оскорбления по большей части представляют собой примеры эмоциональной (или враждебной) агрессии, тогда как другие – акты инструментальной агрессии. Мы также можем применить эту типологию к постоянным агрессорам, однако надо учесть, что склонные к насилию люди не всегда точно соответствуют той или иной категории. В общем и целом некоторые люди отличаются высокой степенью агрессивности, поскольку они эмоционально-реактивны: вспыльчивы, легко раздражаются и быстро «съезжают с катушек». Эти раздражительные люди тем не менее иногда оскорбляют других именно потому, что полагают, будто их агрессия окупится. Можно считать, что второй тип агрессоров обладает скорее инструментальной направленностью, так как их агрессия чаще совершается для достижения других желаний – чтобы удовлетворить стремление достичь власти, получить статус, денежные приобретения и так далее. Однако эти люди тоже могут время от времени терять самообладание и в ярости накидываться на кого-либо.</p>
    <p>Для наших целей будет полезно разделить очень агрессивных мальчиков на тех, кто в основном проявляет или эмоционально-реактивную, или инструментальную агрессию<sup>45</sup>. Давайте обратимся к некоторым разработкам, которые легко интерпретируются с этой точки зрения.</p>
    <subtitle><emphasis>Некоторые примеры агрессоров с инструментальной направленностью. Хулиганы как категория агрессоров с инструментальной направленностью</emphasis></subtitle>
    <p>Хулиганы – это хороший пример инструментально ориентированных агрессоров, поскольку они часто пытаются запугивать или даже нападать на других с преднамеренной попыткой принуждения. Свидетельства в пользу этого утверждения есть в работах Ольвеуса, который исследовал около 1000 шведских школьников в возрасте 12–16 лет. Он попросил учителей в классах указать учащихся, которые «подавляли или причиняли беспокойство» другим «физически или психически». На основании результатов своей работы Ольвеус сделал вывод о том, что около 5 % этих мальчиков можно считать хулиганами. Его данные также наводят на мысль, что агрессия, проявляемая мальчиками, была инициирована ими самими, а не вызвана реакцией на специфические неприятные условия. Как правило, мальчики этого типа не набрасывались ни на кого в ярости, а действовали намеренно и хладнокровно, «выбирая и создавая вокруг себя» агрессию и стычки. Ольвеус считал, что эти мальчики не старались компенсировать скрытое чувство неполноценности. При этом они в основном происходили из благополучных небедных семей и часто оказывались самоуверенными и грубыми, а не тревожными и неуверенными в себе (Olweus, 1978).</p>
    <p>Из работы Ольвеуса неясно, почему хулиганы поступали именно таким образом, однако возможно, что они пытались утвердить свое господство и стремились контролировать окружающих. Джон Локман, психолог из Медицинской школы университета Дьюк в Дареме, штат Северная Каролина, полагает, что «хулиганы испытывают сильную потребность контролировать других людей… Им нужна маска власти, чтобы скрыть страх, что они не владеют ситуацией». Каким бы мотивом они ни руководствовались, очевидно, что мальчики не просто эмоционально реагировали. Типично, что они не злились, когда угрожали споим жертвам… Их поведение скорее было тактикой; оно служило инструментом для достижения цели, не связанной с простым причинением боли жертве<sup>46</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Инструментальные аспекты антисоциальной личности</emphasis></subtitle>
    <p>Некоторые аспекты агрессии, которую проявляют личности с ярко выраженной антисоциальностью, можно объяснить как инструментальное поведение. Один из крупных специалистов в области психического здоровья, участвовавший в создании диагностического справочника Американской психиатрической ассоциации, DSM-III, Теодор Миллон из университета в Майами штата Флорида, так описывал этот тип личности:</p>
    <cite>
     <p>Оба варианта этой личности – основной агрессивный и открыто антисоциальный – пробуждают враждебность не только благодаря случайным последствиям своего поведения и отношения, но и потому, что они намеренно провоцируют других на конфликт. Они ищут повода для ссоры, часто, кажется, сами лезут в драку, и, по-видимому, им нравится драться, доказывать свою силу, проверять свои умения и силы. После периодических успехов в прошлом они становятся уверенными в своей отваге. Они намеренно могут стремиться к опасности и трудным ситуациям. Они не просто ведут себя дерзко и безрассудно, но кажутся при этом уравновешенными; рассвирепев, они готовы излить негодование, продемонстрировать свою неуязвимость и восстановить достоинство (Millon, 1981, р. 212–213).</p>
    </cite>
    <p>Этот портрет похож на характеристику школьного хулигана. И в том и в другом случае проявляемая агрессия по большей части инициирована умышленно, по-видимому для того, чтобы агрессор мог доказать что-то самому себе. По Миллону, антисоциальные личности стремятся убедить себя, что они грубые, сильные и властные, поэтому они презрительно относятся к чувствительности, состраданию и нежности. По-видимому, получив в детстве мало внимания и любви, эти люди, как пишет Миллон, «слишком хорошо усвоили, что лучше никому не верить… Отрицая нежные чувства, они защищают себя от болезненных воспоминаний о пренебрежении родителей».</p>
    <p>Как указывает Миллон, враждебное отношение антисоциальной личности имеет несчастливые последствия. Оправдывается пророчество:</p>
    <cite>
     <p>Агрессивное поведение и поиск конфликтов делают их страх и ощущение ничтожества постоянным. Они не просто стимулируют отчужденность и неприятие окружающих, но и провоцируют вполне оправданную ответную враждебность. Когда они лезут в драку или ведут себя с заносчивостью и иррациональной надменностью, в других людях они вызывают не только настороженность, но и интенсивную и вполне справедливую злобу. Тогда им приходится сталкиваться с настоящей агрессией, и у них есть все основания предвкушать расплату… Они не могут расслабиться и выйти из состояния постоянной бдительности (Millon, 1981, р. 213).</p>
    </cite>
    <p>Очевидно, не всякий хулиган-школьник настолько антисоциален, что его или ее можно назвать «антисоциальной личностью» в указанном в справочнике смысле. Тем не менее по крайней мере в одном отношении антисоциальная личность – преувеличенная версия такого хулигана. И тот и другой намного больше озабочены собственными прихотями и желаниями, а не психологическими нуждами других людей, и тот и другой тип не прочь причинить боль другим, чтобы сделать по-своему.</p>
    <subtitle><emphasis>Вопрос о психопатах</emphasis></subtitle>
    <p>Антисоциальные личности, описываемые мной, определенно напоминают некогда бывшее довольно распространенным в психиатрической и криминологической литературе классическое понятие психопата. Вы, вероятно, слышали о психопатах и в общем представляете, какими они должны быть. Уильям и Джоан Маккорд в их книге 1964 года описывали случай, рассматриваемый ими как типический, и картина, представленная ими, несомненно, может показаться знакомой.</p>
    <cite>
     <p>Это был красивый мужчина, стройный, с мягкими волнистыми волосами, всегда безупречно чисто одетый в тюремную робу. Английский акцент в его речи, его театральные жесты, его всегда к месту драматические чувства выдавали в нем актера, которым он когда-то и был. Внешне ничто не говорило о его карьере мошенника, грабителя, лжеца, гомосексуалиста и в конце концов убийцы… [После серии преступлений в Нью-Йорке и Калифорнии, в том числе подлогов и грабежей, он застрелил мужчину, совершая кражу со взломом.] Во время его заключения несколько психиатров осматривали Борлова и поставили ему диагноз – психопатическая личность. Импульсивные вспышки агрессии, нарциссизм и бездушие делали его патологически отличающимся от других людей. Его ложь свидетельствовала о возможном существовании галлюцинаций. Однако все, кто знали Борлова, согласились, что он, в отличие от психопатической личности, ни на минуту не мог поверить в собственную ложь. Он лгал, признали психиатры, потому что ему это нравилось. Под давлением он с любезным видом соглашался, что солгал (McCord, W. &amp; McCord, J., 1964, p. 5, 6).</p>
    </cite>
    <p>Этот человек обладает всеми признаками, которыми должен обладать психопат, особенно внешним шармом и обходительностью, «маской здравого смысла», скрывающей внутреннюю грубость чувств и даже зверство. Маккорд и Маккорд говорят, что этот тип «антисоциальная, агрессивная, очень импульсивная личность, лишенная чувства вины и неспособная формировать прочные узы привязанности с другими людьми» (McCord, W. &amp; McCord, J., 1964, p. 3) Так же как и многие другие специалисты по психическому здоровью, они считают, что подобные личности представляют большую опасность для общества и являются причиной многих тяжких преступлений.</p>
    <p>Другие специалисты, однако, серьезно обеспокоены расплывчатостью и неточностью данной классификации, что признавали и сами Уильям и Джоан Маккорд. Борлов обладал хорошими манерами, однако другие люди, также называемые «психопатами», были отнюдь не обаятельны по отношению к тем, с кем они сталкивались. Важнее отметить другое: хотя импульсивность часто считалась признаком этого типа личности, некоторые исследователи отмечали, что «психопаты могут вести себя обдуманно и намеренно, а могут быть импульсивными и недальновидными». Из-за этой кажущейся непоследовательности неудивительно, что судебные психиатры не всегда сходятся во мнении, какими качествами характеризуются психопаты. По мнению одного критика, раньше американские специалисты часто подчеркивали «очарование, социальные навыки и тщеславие психопатов, так же как и их другие, причиняющие серьезный ущерб атрибуты», немецкие психиатры указывали на «эмоциональную холодность психопатов и отсутствие сочувствия к другим людям», а английские специалисты указывали на их импульсивность и агрессию (Block &amp; Gjerde, 1986; Feldman, 1977). Действительно, распространенная неточность в использовании этого термина настолько велика, что в последнем диагностическом справочнике Американской психиатрической ассоциации, DSM-IIIR, термин «психопат» даже не используется, а говорится лишь об «антисоциальном расстройстве личности». Существует тип личности, часто нарушающей закон и склонной к насилию, однако в справочнике, по-видимому, подразумевается, что назвать такой тип личности «психопатом» было бы неверно.</p>
    <subtitle><emphasis>Критерии психопатии</emphasis></subtitle>
    <p>Целый ряд ученых, однако, не отказались от самой концепции «психопатии». Они показали, что тип психопатической личности можно достоверно идентифицировать и точно определить, если используются правильные критерии. Лидером в попытке определения такого критерия стал канадец Роберт Хейр из университета Британской Колумбии в Ванкувере. Хейр и его помощники составили Список признаков психопатии (СПП), куда входили первоначально 22 пункта, впоследствии сократившийся до 20 пунктов, относящихся к тому, что исследователи считают отличительными характеристиками психопатов. В этот список, в частности, включены: 1) болтливость и поверхностный шарм, 3) сильное чувство собственной ценности, 5) патологическая склонность ко лжи и обману, 9) бессердечность и недостаток эмпатии, 11) плохой контроль над поведением, 15) импульсивность, 20) неспособность принять ответственность за свои поступки. Когда исследователи используют данную шкалу, они, как правило, отмечают, обладал или нет преступник какими-либо из вышеуказанных качеств (см.: Hare, Harpur, Hakstian, Forth, Hart &amp; Newmann, 1990).</p>
    <p>Исследование Хейра и других ученых, применявших СПП, ясно показывает нам важное значение концепции психопатии для создания целостной картины роли личности в агрессивно-антисоциальном поведении. Например, как продемонстрировали научные работы, преступники, набравшие максимальные показатели по этому списку, намного чаще получали судимость за преступления, связанные с насилием, чем другие преступники-мужчины, и в тюрьме они, как правило, вели себя жестоко и агрессивно (Hare &amp; McPherson, 1984). Они действительно обладали склонностью к насилию.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_021.jpg"/>
    <p>Процентное соотношение заключенных психопатов и непсихопатов с четкой мотивировкой преступления.</p>
    <empty-line/>
    <p>Уместно привести еще одно исследование, касающееся вопроса о возможном существовании нескольких типов предрасположенности к насилию. Уильямсон, Хейр и Вонг первыми использовали СПП для классификации мужчин, заключенных в различных исправительных учреждениях Канады. Они разделили заключенных на психопатов с высокими показателями соответствия и низкими показателями, а затем изучили их уголовные дела, выяснили характер преступления и попытались определить видимые мотивы поступков. На рисунке показаны некоторые данные для преступлений, в которых были жертвы (эти данные не относятся к преступлениям типа подлога, торговли наркотиками, в которых жертв не было).</p>
    <p>Интересно отметить, что достаточно большой процент включенных в рисунок преступлений приходится на убийства, совершенные <emphasis>непсихопатами,</emphasis> в то время как психопаты чаще всего совершали грабежи и имущественные преступления. Данные уголовных дел, как показывает рисунок, тоже согласуются с этой дифференциацией и показывают, что психопаты, когда совершали преступления, были в основном заинтересованы в материальной выгоде. Наоборот, сильное эмоциональное возбуждение (такое, как ревность, ярость и ожесточенная ссора) обычно играло ведущую роль в преступлениях, совершаемых непсихопатами. Учитывая все это, неудивительно, что, как говорят исследователи, у психопатов и непсихопатов были различные взаимоотношения со своими жертвами. Жертвами непсихопатов обычно были люди, которых они знали, в то время как жертвами психопатов чаще всего становились незнакомые им люди.</p>
    <p>Эти данные показывают, что многие опасные преступления, совершаемые психопатами, не являются последствием вспышки эмоций. Их насилие, вообще говоря, как правило, не возникает в ходе ожесточенного спора с кем-либо, кого они знают, а чаще всего они нападают на кого-то, надеясь, что им это принесет выгоду. Уильямсон и ее помощники полагали, что «психопаты больше других преступников стремятся занять положение, при котором насилие могло бы потребоваться», но когда они прибегают к агрессии, их поведение «отличается бессердечием и хладнокровием, оно лишено какой бы то ни было эмоциональной окраски», характерной для других преступлений, связанных с насилием (Williamson, Hare &amp; Wong, 1987). Если учесть, как предполагают процитированные здесь работы, что агрессия психопатов по большей части носит инструментальный характер, представляется, что психопаты – это люди с инструментальной направленностью агрессии, тип агрессивной антисоциальной личности.</p>
    <subtitle><emphasis>Недостаток самообладания: к вопросу о более точном понимании особенностей психопатической личности</emphasis></subtitle>
    <p>Мало сказать, что психопаты хладнокровно нападают на окружающих, хотя, как подчеркивают Хейр и многие ученые, это часто оказывается именно так. Люди подобного типа зачастую неспособны сдерживать себя, когда преследуют желанную цель. В самом деле, недостаток сдерживания себя – одна из ключевых черт психопатической личности, о чем свидетельствуют результаты интересной исследовательской программы, идущей под руководством Джозефа Ньюмена из университета штата Висконсин в городе Мэдисон.</p>
    <p>Предположим, что в данный момент психопат хочет что-то получить, например деньги или секс, и ведет себя таким образом, чтобы достичь цели. Мы можем назвать его тип поведения «тенденцией с доминантой действий» (dominant action tendency) в конкретной ситуации. Допустим, что, хотя психопат мог бы получить желаемое, есть большая вероятность того, что его поймают и накажут. Как убедился Ньюмен в ходе экспериментов и опыта работы с заключенными исправительных учреждений, психопаты отличаются характерным недостатком способности сдерживать тенденцию к непрерывным, ориентированным на достижение цели действиям, даже если эти действия могут привести к тому, что их накажут. Самое большое значение для психопатов имеет возможность достижения их непосредственных целей. В результате неадекватного самоограничения в ситуации такого рода они даже не пытаются рассмотреть свое поведение с точки зрения других людей или принять во внимание соображения перспективы (например, то, каким окажется их будущее, если они станут вести себя таким вот образом) (см.: Kosson, Smith &amp; Newman, 1990; Newman, 1987; Newman, Patterson &amp; Kosson, 1987). Даже если психопат считает, что достичь его непосредственных целей можно при помощи угроз или демонстрации силы, он все равно доведет свое нападение до конца, игнорируя неприятности, к которым оно может привести впоследствии.</p>
    <subtitle><emphasis>Некоторые последние штрихи</emphasis></subtitle>
    <p>Поскольку многие молодые люди, поступки которых с психиатрической точки зрения можно рассматривать как психическое расстройство поведения, с возрастом все-таки изменяются, психологи и психиатры теперь не классифицируют людей как психопатов до достижения ими возраста 18 лет. Кроме того, не каждый психопат – или, в данном случае, не любая агрессивная антисоциальная личность – обязательно будет обладать характеристиками, указанными в списке признаков психопатии. Однако чем больше этих качеств человек проявляет, тем вероятнее, что он будет представлять для общества угрозу насилия.</p>
    <subtitle><emphasis>Эмоционально-реактивные агрессоры</emphasis></subtitle>
    <p>Некоторые люди, как дети, так и взрослые, обладают ярко выраженной агрессивностью, не связанной с инструментальной направленностью. Они не используют агрессивное поведение, чтобы добиться желаемого, а просто ведут себя агрессивно, потому что обладают высокой эмоциональной реактивностью и легко раздражаются. Очень чувствительные к любому пренебрежению или оскорблениям, они склонны видеть угрозы и оскорбления, которых в действительности не существует, и легко обижаются. Неудивительно, что они склонны неадекватно реагировать на события, происходящие рядом с ними. В результате такие люди бывают не очень-то популярны в обществе.</p>
    <subtitle><emphasis>Доказательства существования двух типов агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Некоторые читатели, полагая, что всякая агрессия по своей природе инструментальна, могут сомневаться в правомерности проводимого мной разграничения. Поэтому, прежде чем глубже рассматривать психологию эмоционально-реактивных агрессоров, обратимся к результатам исследований, указывающих на разницу между людьми, чья агрессия в основном имеет инструментальную направленность, и теми, кто ведут себя агрессивно, потому что склонны обижаться на действия или слова, в которых видят угрозу или оскорбления.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_022.jpg"/>
    <p>Процентное соотношение мальчиков, показавших различную реакцию: точное восприятие враждебности, атрибуция враждебности и проявление агрессивной реакции на эпизод.</p>
    <empty-line/>
    <p>В ряде работ, исследующих поведение мальчиков, учащихся первых и третьих классов, Кеннет Додж и Джон Кой делили детей на агрессоров с высокой реактивностью и тех, чье поведение напоминало инструментально направленное поведение хулиганов. Для этого использовались отзывы учителей. Ребенок считался эмоционально-реактивным, если его учитель отмечал, что «когда этого ребенка дразнят или угрожают ему… он быстро начинает злиться и дает сдачи». Инструментально направленного ребенка характеризовали как угрожающего другим детям и обижающего их, использующего «физическую силу для господства над другими». Некоторых мальчиков легко было отнести к первой или второй категории, но, конечно, встречались и такие дети, которых учителя оценивали как смесь этих типов. Для наших целей мы рассмотрим три категории детей: тех, чья агрессия была главным образом инструментально ориентирована, тех, чья агрессия была в основном реактивной (обозначенные «только эмоционально-реактивные»), и остальных, проявивших оба типа агрессии («инструментально-реактивные»). Мы сравним этих детей с четвертой категорией – мальчиками, которые (по мнению своих одноклассников) вели себя умеренно в социальном плане (обозначены «нормальные»).</p>
    <p>Исследователи, в частности, показали мальчикам видеозапись серии из 12 эпизодов, каждый из которых изображал, как один мальчик сбивал кубики другого. Актеры вели себя так, чтобы испытуемые смогли наблюдать три вида сцен: 1) намеренную агрессию, 2) случайную небрежность и 3) эпизоды, в которых намерения фрустрирующего мальчика можно было истолковать двусмысленно. После того как дети просматривали каждый эпизод, каждого по отдельности спрашивали о том, что он видел и как бы отреагировал на такую ситуацию.</p>
    <p>Затем Додж и Кой сравнили, как мальчики разных категорий воспринимали сцены на видео. Рисунок показывает, что все группы детей одинаково точно узнавали изображение намеренной враждебности. Однако когда мальчики не были уверены в том, почему актер сбивает кубики, возникали отличия. В этом случае оба типа эмоционально-реактивных мальчиков – в особенности отчетливо эмоциональные агрессоры – были особенно склонны приписывать актерам враждебность (см. средний отрезок рисунка). Они, по-видимому, были предрасположены интерпретировать двусмысленное поведение как враждебное. Предположительно именно благодаря этой готовности видеть враждебность оба типа эмоционально-реактивных мальчиков – и опять-таки особенно явно эмоциональные агрессоры – на вопрос, как бы они поступили, чаще всего отвечали, что отреагируют той или иной формой агрессии (см. отрезок справа на рисунке) (Dodge &amp; Coie, 1987).</p>
    <p>Результаты представляются очевидными. Не все явно агрессивные люди похожи друг на друга. Люди, использующие агрессию главным образом для инструментальных целей – например чтобы доминировать над остальными и контролировать их, – в некоторых важных аспектах отличаются от ярко выраженных реактивных агрессоров, легко распознающих враждебность в других людях или приписывающих другим враждебные намерения. Это не означает, впрочем, что инструментально направленные агрессоры и эмоционально-реактивные не имеют между собой ничего общего. В самом деле, они могут иметь ряд общих черт, и те и другие могут считать, что, оскорбляя своих противников, они действуют адекватно. Тем не менее люди, часто использующие агрессию для достижения своих целей, скорее всего будут думать, что их агрессия приведет к положительному результату (Dodge &amp; Crick, 1990; Perry, Perry &amp; Rasmussen, 1986).</p>
    <subtitle><emphasis>Обработка информации и атрибуции в эмоционально реактивной агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Данные, полученные Доджем и Коем, вполне согласуются с <emphasis>моделью обработки социальной информации</emphasis> при агрессивных стычках, но в то же время показывают ограниченность ее формулировки. Этот анализ стоит рассмотреть детально, так как его результаты можно применить ко многим (хотя и не ко всем) склонным к насилию людям(см.: Dodge, 1982).</p>
    <p>Чтобы понять эту модель, сначала представим себе основной эпизод, демонстрировавшийся детям в исследовании Доджа и Коя: один мальчик сбивает ногой кубики другого. Предположим, что ребенок, наблюдающий эту сцену, хочет понять происшедшее. Согласно модели Доджа, первое, что он должен сделать, это <emphasis>исследовать ситуацию и правильно найти все имеющиеся информативные сигналы.</emphasis> Мальчик может вглядываться в выражения лиц актеров, пытаться определить какие-то невербальные сигналы, указывающие на отношения и намерения актеров. Некоторым лучше удается воспринимать невербальные сигналы, хотя в ряде случаев эти сигналы настолько очевидны, что угадываются безошибочно. Как видно, все четыре типа мальчиков в работе Доджа и Коя одинаково точно идентифицировали <emphasis>очевидные</emphasis> признаки преднамеренной враждебности.</p>
    <p>Как только ребенок обнаруживает имеющиеся информативные сигналы, <emphasis>он должен их интерпретировать.</emphasis> Именно этот шаг особенно подчеркивается в модели Доджа (хотя и другие когнитивные процессы также признаются). Особое внимание Додж уделяет интерпретациям и атрибуциям агрессивных детей. В рассматриваемой нами работе интерпретации эмоционально-реактивных агрессоров и атрибуции, отображающие их концепцию социального мира, полны враждебности. Когда мотивы фрустратора были неясны, эти дети, как правило, считали, что он собирается обидеть другого ребенка.</p>
    <p>После какого-то осознания события человек должен <emphasis>представить возможные реакции па ситуацию, выбрать определенный ответ и совершить действие.</emphasis> Предположительно человек сначала думает о различных возможных способах реагирования на то, что случилось. Не все люди видят одинаковые альтернативные реакции. Тогда как наиболее хорошо адаптирующиеся люди, столкнувшись с проблемной ситуацией, понимают, что они могут отреагировать по-разному, люди с явно выраженной агрессивностью обычно представляют себе только одну возможность (ударить, например), если считают, что с ними намеренно обошлись несправедливо. Кроме того, отчасти из-за их ограниченного репертуара реакций на межличностные трудности, отчасти из-за тенденции доминировать, склонные к насилию люди реагируют агрессивно, когда считают, что им угрожают или дурно обращаются, и часто предпочитают нападать на предполагаемого обидчика. Эмоционально-реактивные агрессоры в исследовании Доджа и Коя обнаружили свои агрессивные наклонности, выбрав агрессивную реакцию, так же как и враждебную атрибуцию. Полагая, будто они заметили враждебное отношение, такие дети решили, что наиболее подходящей реакцией на агрессию станет их собственная агрессивность.</p>
    <subtitle><emphasis>Ограниченность модели обработки информации</emphasis></subtitle>
    <p>Анализ обработки информации Доджа идентифицирует несколько важных аспектов психологии эмоционально-реактивных агрессоров: их тенденцию 1) интерпретировать двусмысленные действия как враждебные и приписывать другим агрессивные намерения, 2) представлять относительно мало возможных вариантов ответной реакции па треножные ситуации, кроме агрессивной, 3) считать, что на враждебность других людей надо отвечать агрессией. Очевидно, что эта формулировка не учитывает некоторых важных соображений и не может адекватно объяснить поведение всех очень агрессивных людей.</p>
    <p>Во-первых, <emphasis>данная модель уделяет мало внимания другим когнитивным процессам, отличающимся от враждебной интерпретации и атрибуции.</emphasis> Важно признать, что мысли склонных к насилию людей обычно приобретают агрессивную направленность, когда тс встречают стимул, имеющий агрессивное значение<sup>47</sup>. Как я отмечал раньше, у таких людей возникают агрессивные представления, когда они слышат слова, ассоциирующиеся с агрессией, видят оружие, драку на экране телевизора или наблюдают за конфликтом сверстников. В результате в их сознании возникают воспоминания, связанные с агрессией, чувства VI тенденция к действию; если обстоятельства благоприятны для насилия, то все это может привести к непосредственному проявлению агрессии.</p>
    <p>Формировать склонность к агрессии могут и мыслительные процессы более длительного характера. Роуэл Хьюсман и Леонард Эрон высказали мысль о том, что многие из склонных к агрессии детей воспроизводили в своем сознании агрессивные стычки, которые они часто видели по телевизору. Мальчики этого типа, вероятно, то и дело думают о насилии, изображенном на экране, возможно, представляя самих себя героями фильма и воображая, что побеждают своих врагов. Когнитивное воспроизведение, возможно, помогает таким детям приобрести агрессивные паттерны поведения (Huesmann &amp; Eron, 1984).</p>
    <p>Во-вторых, <emphasis>на реакцию ярости у людей, склонных к эмоциональной агрессии, влияет не только их способ обработки информации, но и другие факторы.</emphasis> Эмоциональные агрессоры не только быстро приходят в сильное возбуждение, часто им также недостает самоконтроля. Как теперь принято считать, <emphasis>точка зрения Доджа недостаточно учитывает то обстоятельство, что эмоционально-реактивным агрессорам часто не удается себя адекватно сдерживать.</emphasis> Этот пункт заслуживает более детальной разработки.</p>
    <p>Отсутствие надлежащей сдержанности может привести к потере контроля над мыслями, так же как к неспособности сдерживать свои моторные реакции. Несколько лет назад Додж высказал предположение, что очень агрессивные мальчики, которых он изучал, приписывают враждебность другим, потому что они, как правило, не подавляют свои атрибутивные идеи. Когда кто-то беспокоит их, они, так сказать, не улавливают собственных мыслей и не дают себе возможности представить другие возможные интерпретации поведения человека, который их беспокоит (Dodge &amp; Frame, 1982).</p>
    <p>Кроме того, из-за их в целом слабого подавления агрессии эмоционально-реактивные люди не всегда могут сдерживать свою речь и не удерживаются от реакции на действия, воспринимаемые ими как оскорбления. Бывали ли вы когда-либо настолько рассержены, что в гневе выпаливали какое-нибудь недружелюбное замечание, хотя ваш рассудок отчасти побуждал вас сдержаться? Несмотря на то что тихий внутренний голос предупреждал вас: «Не говори этого», вы все-таки высказывались вслух и потом сожалели об этом. Я предполагаю, что эмоционально-реактивные агрессоры часто проявляют этот вид недостатка самоконтроля, когда приходят в сильное возбуждение.</p>
    <p>Помимо недостаточного сдерживания вербальной агрессии, этот тип людей, пожалуй, не может подавить в себе стремление к физической агрессии. Они могут импульсивно наброситься на человека, обидевшего их, независимо от возможных последствий. Джимми, например, действовал именно таким образом, когда напал на полицейского, потому что разозлился, что тот не дал ему войти на дискотеку<sup>48</sup>. Более того, из-за слабой способности к самоограничению реактивно-агрессивные люди порой становятся неспособны контролировать себя, стоит им только вступить в агрессивное взаимодействие. Они продолжают атаковать – ругаются, толкаются или бьют кулаками, забывая при этом как о возможном наказании, так и о просьбах окружающих. Часто практически невозможно заставить их остановиться (см., например: Patterson, Dishion &amp; Bank, 1984).</p>
    <p>Ранее я уже упоминал, что <emphasis>эмоционально реактивные агрессоры могут приходить в очень сильное возбуждение.</emphasis> Если бы мы могли измерить ощущения людей при столкновении с фрустрацией, угрозой или откровенным вызовом, то я предполагаю, что эмоциональные агрессоры в среднем показывали бы на нашей шкале максимальное ощущение неудовольствия – сильную физиологическую и экспрессивно-моторную реакцию и сильную реакцию воображения. Все эти реакции отличались бы агрессивной природой. Шкала гнева, наподобие шкалы признаков состояния гнева Шпилбергера, описываемая раньше в этой главе, не только оценивает готовность людей прийти в состояние злости, когда их провоцируют, но еще и показывает интенсивность их чувств в этом случае. Пожалуй, важно измерить эту интенсивность.</p>
    <p>Если я прав в том, что неприятные чувства имеют тенденцию порождать как агрессивное побуждение, так и ощущение злости пропорционально силе ощущаемого неудовольствия, то станет очевидно, что действительно исчерпывающая теория эмоциональной агрессии должна принимать во внимание эту эмоциональную интенсивность. С моей точки зрения, атрибутивная модель не уделяет достаточно внимания индивидуальным различиям в этом плане и не учитывает вероятность того, что реактивные агрессоры склонны к сильным эмоциональным реакциям.</p>
    <subtitle><emphasis>Личность А-типа – реактивно-агрессивная</emphasis></subtitle>
    <p>Понятие эмоциональной реактивности особенно применимо к определенному типу людей, подвергающихся опасности заболеть коронарным тромбозом: это хорошо известный А-тип личности. Интересно взглянуть на этот тип людей с точки зрения исследования агрессии, но сперва позвольте изложить некоторые общие сведения.</p>
    <subtitle><emphasis>Личность А-типа и заболевания сердца</emphasis></subtitle>
    <p>Около трех десятилетий назад калифорнийские врачи Мейер Фридман и Рей Розенман заметили, что некоторые люди отличаются особенной предрасположенностью к развитию хронических заболеваний сердца из-за их эмоциональных реакций на внешние стрессовые факторы. На основании обширного клинического опыта медики пришли к выводу, что значительное число людей, страдавших серьезными заболеваниями сердца, отличались некоторыми личными качествами, которые и могли привести к возникновению болезни. Им были свойственны соперничество и нетерпеливость. Ими двигало стремление закончить свое дело (и победить) как можно скорее; однако в то же время они были излишне тревожными и всегда слишком охотно брались и за другие дела, как будто хотели взвалить на себя одновременно максимальное количество забот. Учитывая все эти характеристики личности А-типа, Фридман и Розенман решили определить, будет ли вероятность заболеваний сердца у этих людей выше, чем у тех, кто обладает противоположными качествами, – этот тип ученые обозначили как <emphasis>личность Б-типа.</emphasis></p>
    <p>Начав свой труд в 1960 году, Фридман, Розенман и их помощники обследовали более 3000 рабочих среднего возраста из 11 различных корпораций с целью определить те факторы риска (такие, как курение, уровень холестерина в крови, характеристики личности), которые могли бы обусловить возникновение сердечно-сосудистых, заболеваний.</p>
    <p>Ожидания врачей подтвердились: люди, классифицированные как личности А-типа (на основании первоначальных интервью исследователей с ними), в два раза чаще страдали от того или иного заболевания сердца восемь лет спустя.</p>
    <p>Многие другие исследователи впоследствии также стремились исследовать связь между типом личности и тромбозом коронарных сосудов. Хотя выявлены и некоторые исключения, общий характер результатов (подтвержденный и параллельными работами) подкрепляет базовый тезис Фридмана – Розенмана: существует умеренное, но не незначительное взаимоотношение между личностью типа А и тромбозом коронарных сосудов сердца. Более того, согласно имеющимся теперь данным, эта взаимосвязь между типом личности и болезнями сердца наблюдается в одинаковой степени как у мужчин, так и у женщин (Friedman &amp; Roseninan, 1974; Booth-Kewley &amp; Friedman, 1987).</p>
    <p>Важнее всего в контексте данной дискуссии то, что позднейшие исследования в этой области в какой-то мере уточняют оригинальный анализ Фридмана и Розенмана. Заболеваниям сердца подвержены вовсе не трудоголики, увлеченные своим делом и находящиеся под давлением постоянной необходимости закончить работу. Скорее это люди, в которых крайне силен дух соперничества, склонные к гневу, враждебности и агрессивности (см.: Booth-Kewley &amp; Friedman, 1987; Baker, Dearborn, Hastings &amp; Hamberger, 1984; Dembroski &amp; Costa, 1987; Chesney &amp; Rosenman, 1985). Люди этого типа, по-видимому, особенно сильно реагируют на стресс. Когда они сталкиваются с вызовом или стрессом, реакция их симпатической нервной системы слишком сильна. Показатели систолического кровяного давления могут быть необычайно велики, так же как показатели нейрогормональной секреции. У этих людей наблюдается повышенный уровень низко-плотно– го липопротеидного холестерина (см, Chesncy &amp; Rosenman, 1985; Weidner, Sexton, McLerrarn &amp; Connor, 1987).</p>
    <p>Чтобы отчетливее представить то, что подразумевается этими данными, вообразим следующую ситуацию: вы ведете машину и вот-вот опоздаете на важную встречу. Другая машина обгоняет вас, затем замедляет ход, так что вам приходится затормозить, когда на светофоре загорается красный свет. Водители позади вас раздраженно сигналят. Когда вы думаете об этой ситуации, вполне вероятно, что ваше сердцебиение участится и, если вы представляете собой личность А-типа, оно будет сильнее, чем у типа Б. Однако тип вашей личности не имеет значения, когда вы воображаете обыкновенную, не связанную со стрессом ситуацию из жизни (Baker, Hastings &amp; Hart, 1984).</p>
    <subtitle><emphasis>Доказательства в пользу того, что личности типа А являются реактивными агрессорами</emphasis></subtitle>
    <p>Наше рассуждение о личности типа А, очевидно, актуально для понимания эмоционально-реактивных агрессоров. Не каждый человек А-типа впадает в крайности или антисоциален, как описанные раньше реактивные личности. Совсем не обязательно он склонен совершать атрибутивные ошибки, подчеркнутые Доджем. Тем не менее люди этого типа – в особенности те, в ком силен элемент агрессивности, – обычно отличаются высокой эмоциональной реактивностью. Они особенно часто приходят в раздражение и становятся агрессивными, когда сталкиваются с явно неприятным для них событием. Некоторые эксперименты ясно демонстрируют нам правдоподобие этого положения.</p>
    <cite>
     <p>Один из таких экспериментов был проведен Чарльзом Карвером и Дэвидом Глассом. Опыт проводился с молодыми мужчинами, студентами последнего курса в университете Майами во Флориде, предварительно разделенными на две категории – тип А или тип Б. Испытуемым была создана одна из трех ситуаций: 1) условие фрустрации – студенту предлагалось разрешить в действительности неразрешимую задачу, при этом рядом находился второй студент (помощник экспериментатора), 2) условие нанесения оскорбления – помощник экспериментатора пытался помешать испытуемому во время решения задачи, 3) нейтральная ситуация, при которой студентам контрольной группы не ставилось ни одно из этих условий. Затем всех субъектов просили быть «учителями» в процедуре с машиной агрессии Басса. От них требовалось назначать «ученику» удар электрошоком, как только он делал ошибку в задании. Стандартно для данной процедуры: субъекты могли сами выбирать интенсивность назначаемого ими наказания. Коротко подводя итог полученным результатам, надо отметить, что люди А-типа, как правило, назначали гораздо более сильные удары электрошоком, чем люди типа Б, как во фрустрирующей ситуации, так и в ситуации с причинением обиды, но не в нейтральной группе. (Отметим, что у фрустрированного типа А не было оснований приписывать враждебность другому студенту.) Как раз тогда, когда студенты А-типа находились в эмоциональном возбуждении, они вели себя агрессивно по отношению к доступной для агрессии мишени.</p>
    </cite>
    <p>Хотя Карвер и Гласс считали, что агрессия испытуемых типа А представляла собой скорее инструментальный, а не эмоционально-реактивный тип поведения, более поздние эксперименты (которые проводились Майклом Струбом, Чарльзом Тернером, Дэном Сиро, Джоном Стивенсом и Фрэнсисом Хинчи в университете штата Юта в Солт Лейк Сити) показали, что мужчины типа А отличаются высокой степенью агрессивности, если они фрустрированы, даже в том случае, когда их <emphasis>агрессия не направлена на достижение какой-то цели.</emphasis></p>
    <cite>
     <p>Мужчин-студентов, также разделенных на типы А и Б, поставили в одну из двух ситуаций: условие фрустрации или нефрустрации (применялась та же процедура, что и в эксперименте Карвера и Гласса), а затем каждому предлагалось сыграть для другого роль учителя. На этот раз, однако, учитель должен был вознаграждать ученика оценкой по девятибалльной шкале за правильное выполнение задания и наказывать его, назначая штраф от 1 до 9 очков. Исследователи ввели важное и довольно-таки тонкое отличие в условиях эксперимента: некоторым испытуемым внушалась идея о том, что они в действительности не могли повлиять на поведение «ученика» в первых трех испытаниях. Им говорили, что, наказывая «учеников» за ошибку, они просто причиняли боль своим товарищам. Испытуемым объясняли, что в этих первых трех испытаниях «ученик» не узнает о своем количестве штрафных очков. Таким образом, они якобы не могли на него повлиять, вне зависимости оттого, какой назначали штраф, большой или маленький. Размер штрафа имел значение только для самих испытуемых – если они хотели обидеть «ученика». Результаты таких измерений наказания очевидны. В основном участники экспериментов, испытав сильную фрустрацию, штрафовали «ученика» больше, чем попав в нейтральные условия.</p>
    </cite>
    <p>Опять мы видим, что фрустрация вызывает побуждение к агрессии. Однако для моего рассуждения показателен тот факт, что люди типа А в возбужденном состоянии были намного более пунитивны, чем люди типа Б в ситуации, когда тем мешали. В целом люди типа А обладали более высокой эмоциональной реактивностью и чаще и вероятнее отвечали на фрустрацию эмоциональной агрессией. (Первый эксперимент, изложенный в этом разделе, проводили Carver &amp; Glass, 1978). Вторая работа, описывающая желание фрустрированных субъектов причинить боль жертве, проводилась Strube, Turner, Cerro, Stevens &amp; Hinchey, 1984).</p>
    <p>Статья, опубликованная в газете в 1990 году, описывала еще исследования, дополняющие картину возможных вредных для здоровья последствий реактивной агрессивности личности.</p>
    <p>Люди, у которых часто случаются приступы ярости, то есть закипающие от злости, лишь только им представится для этого малейший повод, не просто выставляют себя в неприглядном виде. Вполне вероятно, что они просто убивают себя.</p>
    <p>Ученые в настоящее время собрали большое количество фактов, доказывающих, что хроническая злоба настолько вредна для тела, что даже превышает вред от курения сигарет, ожирение, потребление жирной пищи и представляет собой сильнейший фактор риска ранней смерти. «Наши исследования показывают, что враждебность, подозрительность и злоба приравниваются к любым другим известным нам опасностям для здоровья», – сказал доктор Редфорд Уильяме, исследователь в области бихевиористской медицины Медицинского центра при университете Дьюк. Представляя результаты своей работы на недавней конференции Американской ассоциации исследований сердца, доктор Вильяме сообщил, что люди, которые в юном возрасте обладали высокой степенью враждебности, уже будучи взрослыми, намного чаще, чем их бодрые и веселые сверстники, приобретали повышенный уровень холестерина, подтверждая тем самым связь между постоянным гневом и болезнью сердца. В еще одном недавнем исследовании эпидемиолог, доктор Мара Джулиус из университета Мичигана, проанализировала воздействие хронической злости на женщин старше 18 лет. Она обнаружила, (что женщины, в первом тестировании проявившие очевидные признаки гнева, подавляемого в течение длительного времени, в три раза чаще умирали [ко времени, когда проводилось второе тестирование], чем те, кто не питал враждебных чувств… Другие ученые также пытаются внести ясность в сложный вопрос физического влияния гнева на тело. Обнаружили, что некоторые люди, склонные к проявлению злости, имеют чересчур сильную реакцию типа «драться или убегать», в результате чего у них при любой ситуации вырабатывается чрезмерное число стрессовых гормонов (Angier, N. New York Times, Dec. 13, 1990).</p>
    <subtitle><emphasis>Влияние семьи и сверстников на развитие агрессивности</emphasis></subtitle>
    <p>Ранее было показано, что некоторые люди имеют устойчивую склонность к насилию. Используют ли они агрессию для достижения своих целей, то есть инструментально, или просто взрываются приступами сильнейшей ярости, но такие люди ответственны за немалую долю насилия в нашем обществе. Более того, многие из них проявляют свою агрессивность в самых разнообразных ситуациях и в течение многих лет. Каким образом они становятся столь агрессивными?</p>
    <p>На этот вопрос не существует единственного ответа. Склонность к насилию может быть результатом целого ряда различных влияний. В их числе недостаток любви и нежных чувств со стороны матери и отца, жесткость и непоследовательность родителей в применении воспитательных воздействий в ранние, формирующие годы ребенка, наследственность и неврологический базис, уровень стрессовых состояний и то, в какой степени ребенку удается или не удается реализовать свои личные стремления. Не менее важны связанные с агрессией установки и ценности, превалирующие в данном сегменте общества, то, как часто ребенок видит других людей, использующих агрессию для решения своих проблем (в реальной жизни и/или в кино и на телеэкране), и как он научился понимать социальный мир. Нет единственного источника агрессивных наклонностей, как нет и одного пути развития агрессивного характера.</p>
    <p>Вместо того чтобы рассматривать все факторы, влияющие на развитие устойчивой агрессивности, в этой главе я сосредоточиваю внимание на роли семьи и сверстников, особенно в период детства.</p>
    <p>Специалисты в области психического здоровья давно уже рассматривали семью и как «кузницу», в которой выковывается индивидуальный характер, и как главный источник антисоциальных наклонностей. Первопроходцами в этой области стали У. Хейли и А. Броннер. На основе проведенного в 1926 году исследования около 2000 малолетних преступников они доказали, что родители оказывали столь сильное влияние на развитие преступности, что детей следовало убрать из «плохих домов» (Healy and Bronner, 1926, см. также: McCord, 1986, p. 343). Многие согласились бы с этим и сегодня. Тем не менее моя сосредоточенность на семье не означает, что агрессивные личности с необходимостью формируются лишь под ее влиянием в результате определенного обращения с детьми их матерей и отцов.</p>
    <p>Хотя агрессивность ребенка может сохраняться годами, я не считаю, что паттерны склонного к насилию индивида <emphasis>всегда</emphasis> фиксируются в начале жизни. Многие люди могут в ходе взросления изменить свои формы поведения, по крайней мере до определенной степени<sup>49</sup>.</p>
    <p>Я также не считаю, что дети вообще настолько хрупки и легко поддаются негативным воздействиям своих родителей. Обобщая сотни исследований и анализируя опыт, накопленный за долгие годы научной работы, детский психолог Сандра Скарр уверяет нас, что «человеческий организм удивительно эластичен в отношении вредоносных воздействий… Лишь наиболее глубокие и постоянно действующие негативные переживания оказывают устойчивые негативные, влияния на развитие» (Scarr, Phillips &amp; McCartney, 1990, p. 27). Знакомясь с содержанием данной главы, читателю следует иметь в виду эту адаптивность человеческой личности. Матери и отцы вовсе не обязательно превращают своих сыновей в преступников, время от времени фрустрируя их или отшлепав за какие-то провинности, при условии взаимопонимания с ними, последовательности в дисциплинирующих воздействиях и, прежде всего, если обычно они проявляют к ним теплые и нежные чувства. Высокоагрессивные личности чаще всего – это продукт постоянных и сильных неблагоприятных воздействий.</p>
    <p>С самого начала я должен отметить, что речь будет идти почти исключительно о мужской агрессивности, так же как ранее рассматривалась идентификация высокоагрессивных <emphasis>лиц мужского пола.</emphasis> Женская агрессия, разумеется, при этом не игнорируется как реальное явление. Некоторые женщины даже особенно склонны физически атаковать тех, кто провоцировал их гнев. Однако, как будет показано в главе 12, агрессия более характерна для мужчин, чем для женщин, и большинство исследований агрессии проводилось на лицах мужского пола. Лишь относительно небольшое число исследований было направлено на изучение развития женской агрессивности. Необходимо более обстоятельно исследовать истоки устойчивой агрессивности у женщин, так как тенденции причинять вред и атаковать других у мужчин и у женщин могут развиваться по-разному.</p>
    <p>Наконец, из этой главы читатель узнает, что устойчивая агрессивность иногда индексируется антисоциальными способами поведения. Данные, проанализированные в ранее, свидетельствуют о том, что склонные к насилию мужчины и мальчики способны нарушать законы общества и глубоко укорененные социальные нормы, как если бы сильно выраженные агрессивные наклонности составляли лишь только один из компонентов явно антисоциального характера. Юноши, допускающие серьезные нарушения закона, по всей вероятности, гораздо агрессивнее, чем большинство их сверстников.</p>
    <subtitle><emphasis>Опыт переживаний детства. Семья может влиять на развитие антисоциальных диспозиций</emphasis></subtitle>
    <p>Множество исследований свидетельствует о влиянии семьи на развитие антиобщественных наклонностей. Я начну с обзора некоторых статистических данных, представленных У. и Дж. Маккорд. Читателю может быть интересно узнать предысторию этих исследований, так как я не раз буду обращаться в этой главе к их данным.</p>
    <p>Как раз перед началом Второй мировой войны в Бостоне, Массачусетсе, а также в предместьях Кембриджа и Сомервиля был проведен эксперимент с целью определить, можно ли при помощи социальной работы с семьями ослабить антиобщественные тенденции у подростков из рабочей среды. В период между 1939 и 1945 годами исследованием было охвачено около 230 детей в возрасте от 5 до 13 лет. Данных, свидетельствующих о том, что подобная социальная работа может редуцировать подростковую преступность, получено не было<sup>50</sup>.</p>
    <p>Тем не менее, надеясь, что из протоколов социальных работников все же можно извлечь какую-то пользу, авторы исследования проследили дальнейшую историю жизни этих детей и подростков в период от 1975 до 1979 годов. Прежде всего Маккордов интересовал вопрос, позволяют ли семейные условия жизни этих людей в детские годы прогнозировать вероятность того, что они станут выражено агрессивными и антисоциальными личностями.</p>
    <p>Не вдаваясь в детали исследования, я хочу лишь отметить, что авторы выявили явное влияние обращения родителей со своими сыновьями на вероятность того, что во взаимодействиях со сверстниками и учителями мальчики станут теми, кого я называю эмоционально-реактивными агрессорами. Семейные условия, таким Образом, в немалой степени определяет, с какой готовностью и как часто подростки ведут себя агрессивно, сталкиваясь с противодействием или угрозой. Джоан Маккорд позже еще раз проанализировала отчеты социальных работников с тем, чтобы определить, связаны ли воспитательные методы, применявшиеся родителями до окончания подросткового возраста детей, с их криминальными действиями в последующие 30 лет. Сложный статистический анализ, данными для которого послужили поведение родителей по отношению к детям и их личностные характеристики, выявил такую связь для почти 75 % случаев. Другими словами, по крайней мере для некоторых людей ранний опыт семейного воспитания в значительной степени определяет их дальнейшие жизненные пути и даже может существенно повлиять на шансы стать правонарушителями. На основе своих данных и результатов ряда других исследований, проведенных в нескольких странах, Маккорд пришла к заключению, что воспитание ребенка часто оказывает «длительное воздействие» на развитие антисоциальных наклонностей (J. McCord, 1979,1986; McCord, McCord &amp; Howard, 1961).</p>
    <subtitle><emphasis>Какие способы воспитания детей способствуют развитию антисоциальных наклонностей?</emphasis></subtitle>
    <p>Какие виды семейных влияний могут иметь такие негативные воздействия? В частности, какие особенности поведения родителей повышают вероятность того, что их сын станет злонравным и антисоциальным типом? Рассмотрение частных случаев показывает, что на эти вопросы не существует простого ответа.</p>
    <p>Более тридцати лет назад А. Бандура и Р. Уолтере интервьюировали родителей 52 мальчиков из Калифорнии с целью изучения истоков подростковой агрессивности. Среди прочего они спрашивали матерей и отцов, побуждают ли те своих сыновей драться. Одна из опрашиваемых женщин рассказывала, как ее муж учил сына давать сдачи, когда ребенку было 6 или 7 лет:</p>
    <cite>
     <p>Все мальчишки задиристые и драчливые, а он не дерется никогда. Его сестре всегда приходится драться вместо него… И вот однажды мой муж смотрел в окно и увидел, как двое мальчишек били его [Глена]. Тогда муж снял свой ремень, вышел на улицу и сказал: «Послушай, ты каждый раз приходишь домой и плачешься: «Он меня поколотил». Так вот, Глен, я хочу тебе кое-что сказать. Ты сейчас побьешь этих мальчишек или я тебя выпорю». Так он заставил его подняться на ноги и драться с обоими мальчишками (Bandura &amp; Walters, 1959, p. 107).</p>
    </cite>
    <p>Этот рассказ гораздо показательнее, чем видится на первый взгляд. Ведь кто-то, быть может, подумает, будто родители были правы, так как они беспокоятся за Глена: «Мальчик должен уметь постоять за себя». Неважно, в какой степени вы соглашаетесь с политикой родителей «агрессия за агрессию», но то, что они заставляют Глена драться, может иметь такие последствия, которые вряд ли вам понравятся: представьте себе ребенка, который научился прибегать к насилию всякий раз, когда у него возникают проблемы в отношениях с окружающими. Однако нельзя забывать, что способствовать развитию агрессивности у ребенка может целый ряд факторов. В этой главе будут рассмотрены некоторые основные особенности семейной среды, которые оказывают наибольшее влияние на развитие склонности к насилию.</p>
    <p>Я начну с краткого обсуждения прямых позитивных влияний, которые не только поощряют людей атаковать других, но и порождают тенденцию сохранять и закреплять этот тип поведения, тем самым становясь негативными факторами, способствующими формированию агрессивности как устойчивой черты характера. А закончу я кратким обзором некоторых непрямых влияний, которые также могут вносить свой вклад в формирование этого поведенческого паттерна.</p>
    <subtitle><emphasis>Кое-что, что следует иметь в виду</emphasis></subtitle>
    <p>Я должен предупредить читателя о том, что эта глава может в какой-то мере ввести в заблуждение, если читать ее не слишком внимательно. В ней используется метод анализа, который иногда называют подходом с «одной переменной» (single-variable), и, таким образом, в большинстве разделов воздействие тех или иных факторов, таких, как вознаграждения, получаемые детьми от родителей за агрессивное поведение, или применяемые родителями наказания, будет рассматриваться по отдельности. Вспомним, как воспитывал Глена его отец; он, вероятно, не только побуждал мальчика драться, но также вознаграждал (по крайней мере, похвалой), когда тот дрался, и был готов побить его, если бы Глен не подчинился отцовским требованиям. Любое из этих воздействий само по себе могло бы, разумеется, усилить агрессивность Глена. Однако влияние любого из факторов может зависеть от ряда других условий. Например, полученные Маккорд данные, в частности, показывают, что даже если бы мать Глена часто отвергала его, мальчик не обязательно стал бы антисоциальным типом. Благоприятный исход мог произойти при условии, что воспитательные воздействия матери были бы ясными и последовательными. Выдающийся английский детский психиатр М. Руттер в своем обзоре влияний материнской депривации подчеркивал важность подхода «со многими переменными» (multiple-variable). Исследования показали, писал Руттер, что «не сепарация сама по себе, но сепарация плюс другие факторы риска, например семейный стресс, – вот что ведет к антисоциальному поведению» (см.: Scarr, Phillips and McCartney, 1990, p. 28).</p>
    <subtitle><emphasis>Отдельные переменные как возможные факторы риска</emphasis></subtitle>
    <p>Тем не менее небесполезно рассмотреть возможные следствия любого вида родительских воздействий, поскольку мы можем оценивать каждое из таких воздействий (например, отвергание ребенка со стороны матери) как <emphasis>фактор риска.</emphasis> Фактор риска может повысить вероятность дальнейшего антисоциального поведения, даже если на нее влияют другие условия (например, ясность родительских требований). То же самое можно сказать и о других аспектах воспитания детей. Удивительно, но меньше половины подростков, которых били матери и/или отцы, вырастая и становясь сами родителями, также бьют своих детей (см.: Widom, 1989). Это не означает, что грубые физические наказания <emphasis>вообще</emphasis> не влияют на развитие агрессивных наклонностей. Они могут являться лишь одним из многих факторов, а их влияние порой смягчается воздействием других условий. Как курение является фактором риска в развитии рака легких и болезней сердца, так жестокое обращение родителей с детьми может быть фактором, повышающим вероятность формирования агрессивности и антисоциальных наклонностей.</p>
    <subtitle><emphasis>Прямые влияния на развитие агрессивности. Вознаграждение за агрессию</emphasis></subtitle>
    <p>Некоторые из тех, кто склонны к насилию, продолжают быть агрессивными в течение многих лет потому, что получали вознаграждение за свое агрессивное поведение. Они часто атаковали других людей (по сути, «практиковались» в этом), и оказывалось, что агрессивное поведение всякий раз приносит им те или иные выгоды, окупается.</p>
    <p>Мы все понимаем, что вознаграждаемое поведение закрепляется, но вы можете не знать, сколь сильными и глубокими бывают эффекты вознаграждений и какие именно условия закрепляют агрессивное поведение. В этом разделе я проанализирую значение различных видов вознаграждений, от наиболее до наименее очевидных.</p>
    <p>Вознаграждения могут влиять на поведение двумя способами: 1) выполнять роль <emphasis>мотива,</emphasis> побуждающего к действию, и 2) выступать в качестве <emphasis>закрепляющего фактора,</emphasis> служащего поддержанию определенного типа поведения. В первом случае мы предвосхищаем удовольствие, которое будем переживать, получив вознаграждение, и это побуждает нас делать то, что, по нашему мнению, необходимо для получения желаемого результата. Глен мог расценивать одобрение своего отца как вознаграждение. Желание заслужить похвалу и любовь отца давало Глену мотив побить мальчишек, которые на него нападали. Так как агрессия стимулировалась надеждой получить внешнее вознаграждение – одобрение отца, то можно расценивать поведение мальчика как инструментальную агрессию.</p>
    <p>С другой стороны, когда отец Глена похвалил сына за то, что тот побил нападавших на него мальчишек, эта родительская похвала могла автоматически усилить тенденции мальчика реагировать на провокации агрессивно, тем самым подкрепляя и сохраняя агрессивность Глена. В качестве подкрепления вознаграждение способствует более или менее безотчетному усвоению агрессивных реакций на определенные виды ситуаций и, таким образом, повышает вероятность того, что агрессивное поведение будет повторяться.</p>
    <p>При дальнейшем обсуждении больше внимания я уделю вознаграждениям, выступающим в качестве подкрепления, поскольку большинство читателей менее знакомы с автоматическими, закрепляющими влияниями позитивных результатов поведения, чем с проблемами мотивации, и я хотел бы исправить это положение дел. Важны и тот и другой эффекты вознаграждения. Мы склонны вновь и вновь повторять действия, приводившие ранее к желательным последствиям, иногда сознательно предвосхищая получение подобных позитивных результатов, а иногда потому, что поведенческая тенденция стала привычной.</p>
    <subtitle><emphasis>Вознаграждения, получаемые не от жертвы, а от других людей. Одобрение тех, кто воспитывает.</emphasis></subtitle>
    <p><emphasis>Повышение вероятности непосредственно вознаграждаемого поведения.</emphasis> Психологи многократно продемонстрировали, как вознаграждения повышают вероятность того, что вознаграждаемое действие будет повторяться. Например, в эксперименте Дж. Дэвитц, проведенном двумя поколениями ранее, было показано, как вознаграждения, получаемые от тех, кто воспитывает, влияли на вероятность прямой агрессии в ответ на фрустрацию.</p>
    <p>Группы из четырех подростков каждая проходили сначала через серию тренировочных занятий, во время которых они получали похвалу за определенные виды поведения: в одной группе – за агрессивные реакции, а в другой – за конструктивную игру и кооперативное поведение. Когда в дальнейшем испытуемых фрустрировали, то те, кого во время тренировочных занятий вербально вознаграждали за их агрессивные действия, проявляли большую агрессивность, а подростки, получавшие одобрение за кооперативные действия, менее агрессивно реагировали на фрустрирующие воздействия (см.: Davitz, 1952).</p>
    <p>Другими словами, соответствующим образом применяемые вознаграждения могут модифицировать естественные склонности подростков к агрессивной реакции на фрустрирование. Вознаграждения за конструктивное поведение могут понизить шансы на то, что ребенок будет совершать насильственные действия, а вознаграждения за агрессивное поведение – повысить вероятность агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Вознаграждение ассоциированных поведенческих актов</emphasis></subtitle>
    <p>Вознаграждения могут оказывать и более широкое влияние. Отец Глена мог выработать у своего сына генерализованное агрессивное реагирование, хваля его каждый раз, когда тот давал сдачи своим противникам (до тех пор, пока агрессия мальчика не имела никаких неприятных последствий для самих родителей). Он не стремился превратить своего сына в задиру или хулигана, а только хотел, чтобы мальчик «стал мужчиной», чтобы мог постоять за себя и не позволять другим мальчишкам «помыкать им». Однако, поощряя своего сына давать сдачи и хваля его за это, отец тем самым учил Глена действовать агрессивно и в тех случаях, когда на него не нападали. На самом деле вознаграждения порой имеют гораздо более глубокое влияние, чем кто– то мог бы подумать. Они могут усиливать не только намеренные действия, но также другие тенденции того же общего характера.</p>
    <p>Генерализация влияния вознаграждений была продемонстрирована в эксперименте с семилетними канадскими школьниками. В этом исследовании Р. Уолтере и М. Браун попытались выяснить, возможно ли посредством систематического подкрепления притворной (make-believe) агрессии в игре, когда дети атакуют игрушку, повысить вероятность реальной агрессии в других ситуациях. Во время двух занятий каждый из испытуемых практиковался в серии «учебных упражнений», нанося удары большой пластиковой кукле Бобо. Для «тренинга агрессии» были созданы три различные ситуации. В одной группе мальчики получали мраморный шарик каждый раз, когда наносили кукле удар (постоянное вознаграждение). В другой группе шарики выдавались лишь после каждого шестого нанесенного удара (перемежающееся вознаграждение). Мальчики третьей группы вообще не получали никакого вознаграждения. Кроме этих трех была еще и четвертая, контрольная группа, которая не имела контакта с куклой Бобо.</p>
    <p>Через два дня после второго тренировочного занятия исследователи стали показывать детям интересный кинофильм. При этом создавались две различные ситуации – фрустрирующая и нефрустрирующая.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_023.jpg"/>
    <p>Среднее число агрессивных реакций во время соревновательных игр (Walters and Brown. 1963).</p>
    <empty-line/>
    <p>Одним детям позволялось смотреть фильм до конца, в то время как другие, якобы из-за поломки проектора, смогли посмотреть фильм только до середины. Непосредственно после этой экспериментальной процедуры каждого приглашали играть в две соревновательные игры с другим мальчиком того же возраста, а за игрой следили взрослые, не знавшие, из какой группы был испытуемый. Наблюдатели фиксировали каждое агрессивное действие, совершаемое мальчиками. Я представлю результаты измерения, которые основывались на подсчете количества нанесенных каждым мальчиком ударов, пинков, толчков и т. п.</p>
    <p>Исходя из того, что уже было известно психологам о процессах научения, Уолтере и Браун предсказывали, что те испытуемые, которые получали вознаграждение во время «тренингового» сеанса игры с куклой не постоянно, а лишь после каждого шестого удара (перемежающееся вознаграждение), будут с наибольшей вероятностью переносить результат своего научения в последующую, соревновательную ситуацию. Вы можете видеть из результатов, представленных на рисунке, что данное предсказание подтвердилось. Во время соревновательной игры мальчики из этой группы были более агрессивными по отношению к партнеру, чем все остальные испытуемые. Получая вознаграждение за агрессию, – притом, что вознаграждения выдавались достаточно редко и лишь за «игровую» агрессию, – они становились более агрессивными в последующей, более реалистической ситуации.</p>
    <p>Интересно, что, как мы видим из рисунка, фрустрированные мальчики из группы, получавшей перемежающееся вознаграждение, были самыми агрессивными из всех испытуемых. Только что пережитое неприятное состояние фрустрации увеличило их готовность выплеснуть накопившуюся агрессивность, за которую они получали перемежающиеся вознаграждения<sup>51</sup>.</p>
    <p>Таким образом, побуждая своего ребенка драться, родители могут получить нечто большее, чем то, чего они хотели. Желая всего лишь научить детей наносить обидчикам ответный удар, они, не отдавая себе в том отчета, фактически могут подкреплять их агрессивные действия в самом широком диапазоне. Чтобы ограничить этот эффект, родители должны удостовериться, что их дети понимают: драться следует только в строго определенных ситуациях и существует большая разница между тем, когда человек должен постоять за себя, и другими видами агрессивных действий. И даже тогда родители должны сознавать, что рискуют повысить общие агрессивные наклонности своих отпрысков, побуждая их давать сдачи.</p>
    <subtitle><emphasis>Вознаграждения, получаемые от сверстников</emphasis></subtitle>
    <p>Родители – не единственные, кто определяет процесс социализации ребенка, даже и в раннем возрасте. Друзья и знакомые также научают детей, как действовать в определенных ситуациях, выступая в качестве моделей для подражания и вознаграждая принятием или явным одобрением, когда те ведут себя так, как эти люди считают правильным.</p>
    <p><emphasis>Влияние группы и банды.</emphasis> Нет ничего удивительного в том, что подростки особенно восприимчивы к влиянию сверстников. Стремясь быть признанными в этой среде, они часто ищут компании других подростков, которые могли бы их оценить. Такое стремление еще сильнее проявляется у тех детей, которые склонны часто затевать драки со сверстниками. Задиристость и агрессивность этих воинственных мальчишек может отталкивать большинство их одноклассников, но чаще всего они находят себе друзей – других агрессивных подростков и поддерживают друг друга (Cairns, Cairns, Neckerman, Gest &amp; Gariepy, 1988). Общение и предпринимаемые совместно действия укрепляют их общие интересы и установки и усиливают антисоциальные наклонности. Эти дружеские отношения могут способствовать конфликтам, возникающим со взрослыми. Будучи индивидуально относительно бессильными, но собравшись вместе, агрессивные подростки могут угрожать социальному порядку, особенно в школах. Учителя и воспитатели поступали бы правильно, при любой возможности разбивая подобные группы.</p>
    <p>Эти замечания особенно справедливы, если речь идет о антисоциальных подростковых бандах (см.: Giordano, Cernkovich &amp; Pugh, 1986). В таких девиантных группах их члены находят себе принятие и статус; здесь они чувствуют свою значимость, в то время как в любом другом месте они ничто. Здесь они находят взаимное подтверждение того, что их общие представления и установки верны и что опасности, которых они страшатся, могут быть преодолены.</p>
    <p>Взаимная поддержка играет немаловажную роль в подростковой преступности. Любой девиантный подросток в одиночку может и не отважиться нарушить закон, но вместе с другими членами банды он чувствует себя смелым и решительным. Неудивительно, что довольно большая часть подростковых агрессивных действий, в том числе и насильственных, совершается именно группами подростков, действующих сообща. Причем проявляемая такими группами агрессивность может быть весьма серьезной (см.: Farrington, Berkowitz &amp; West, 1982).</p>
    <subtitle><emphasis>Приверженность групповому кодексу поведения</emphasis></subtitle>
    <p>Влияние банды, разумеется, не ограничивается взаимным усилением установок ее членов или подкреплением их чувства уверенности, статуса и ценности собственной личности. Общаясь друг с другом, подростки устанавливают правила поведения, определяющие, как следует действовать в тех или иных обстоятельствах. Эти общие установки и ценности, порой оказывают сильнейшее влияние на индивидуальное поведение членов группы. Они сознают, что в одиночку ли, или находясь вместе с другими, они могут либо заслужить одобрение других членов группы своей приверженностью к ее стандартам, либо быть отвергнуты ими, если не будут соответствовать групповым ожиданиям.</p>
    <p>Подростковые банды, склонные к насильственным агрессивным действиям, являют собой яркий пример этого вида социального влияния. Многие группы настаивают на том, что их члены должны быть «круты» в своем самоутверждении и поддержании собственного достоинства. По крайней мере частично подобные требования вызваны сверхценностью, приписываемой «мужественности». Изучающие подростковые банды специалисты из Института исследований преступности в Чикаго пишут в связи с этим следующее:</p>
    <cite>
     <p>Члены банды подписываются под кодексом личной чести, который акцентирует «маскулинность» и оценивает нарушения межличностного этикета крайне негативным образом. Любое действие или высказывание, ставящее под сомнение «право» члена банды на уважительное обращение с ним, интерпретируются как оскорбление и, следовательно, как потенциальная угроза его «маскулинности». В представлении этих подростков понятие чести центрируется вокруг способности личности добиваться и сохранять уважение со стороны других (Horowitz &amp; Schwartz, 1974, p. 240. См. также: Klein &amp; Maxson, 1989).</p>
    </cite>
    <p>Этот кодекс представляется доведенной почти до абсурда версией того самого принципа, необходимость следования которому пытался внушить Глену его отец: «Настоящий мужчина должен уметь постоять за себя и не позволять другим командовать собой». Важно, однако, отдавать себе отчет в том, что эти групповые нормы не предполагают обязательное отрицание обычных социальных ценностей и не требуют, чтобы члены группы непрестанно вступали в драки с посторонними людьми или друг с другом. Скорее, они лишь определяют желательный образец поведения в тех случаях, когда оспаривается либо оказывается под вопросом «честь» (или идентичность) члена группы: чтобы доказать свою «маскулинность», если его я-концепция оказывается под угрозой, он должен быть «крутым» и наказывать тех, кто его оскорбил<sup>52</sup>.</p>
    <p>Какова бы ни была природа и порождающие условия агрессивного поведения, но убеждение в его желательности при определенных обстоятельствах выполняет роль как мотива, побуждающего к агрессии, так и подкрепляющего фактора. Подростки, разделяющие подобное убеждение, мотивированы руководствоваться этим кодексом поведения и, как следствие, демонстрируют готовность к насильственной агрессии, если считают, что ставится под сомнение их «честь» (или образ «я», или идентичность). «Практикуя» агрессию, они получают желаемое одобрение других членов группы и, следовательно, их поведение вознаграждается, что, в свою очередь, ведет к повышению шансов повторения подобных действий снова и снова. Разумеется, если члены банды крайне антисоциальны и серьезно отчуждены от общества, они могут одобрять многие формы антисоциального поведения помимо насильственной агрессии. В одном исследовании малолетних правонарушителей было выявлено, что подростки вознаграждались другими малолетними делинквентами за нарушения социальных правил и в той же степени наказывались, когда сверстники считали, что они слишком охотно принимают стандарты представителей власти (Buehler, Patterson &amp; Furniss, 1966).</p>
    <subtitle><emphasis>Вознаграждения, исходящие от жертвы</emphasis></subtitle>
    <p>В случаях, обсуждавшихся выше, агрессоры получали вознаграждение от людей, которые не были непосредственными участниками конфликта или ссоры, обычно от своих родителей и/или сверстников. Иногда же они могут получать удовлетворение от реакций своих жертв.</p>
    <subtitle><emphasis>Негативное подкрепление</emphasis></subtitle>
    <p>Как я уже неоднократно отмечал, проявляемая нами агрессия чаще всего является реакцией на неприятное положение дел. Особенно сильно мы выходим из себя, если кто-то разозлит нас, и очень часто в таких случаях мы набрасываемся на этого человека, чтобы прекратить его раздражающее воздействие. Вы можете вспомнить мнение некоторых психологов, например Дж. Паттерсона и его коллег, которые считают, что во многих случаях агрессия возникает именно таким образом – как грубая попытка заставить других вести себя менее раздражающе (см., например: Patterson, 1979,1986).</p>
    <p>В течение многих лет исследователи из Центра социального научения в Орегоне стремились определить, как матери, отцы и дети влияют друг на друга в повседневной жизни. Посещая семьи и проводя детальное протоколирование интеракций, они прослеживали характер взаимодействия между членами семейств, последовательности их поступков и реакций в отношении друг друга. Эти психологи даже смогли рассчитать вероятность того, что определенный вид поведения вызовет агрессию другого члена семьи, а также шансы того, что теперь уже это (ответное) поведение приведет в свою очередь к тем или иным реакциям со стороны других членов семьи.</p>
    <p>Ниже я буду более подробно обсуждать данные, полученные этими исследователями, а здесь только упомяну один из основных выводов Паттерсона: <emphasis>семейная агрессия возникает чаще всего из попыток членов семьи контролировать друг друга.</emphasis> Более того, действия агрессора часто направлены на прекращение раздражающего его поведения жертвы. Хороший (хотя и стереотипный) пример: маленький мальчик, которого дразнит сестра, злится, выходит из себя и набрасывается на нее с кулаками. Если в результате сестра перестает дразнить братишку, изменение ее поведения становится вознаграждением. Используя язык психологии, мы можем сказать, что агрессивное поведение мальчика получило <emphasis>негативное подкрепление</emphasis>, ибо его действие привело к избавлению от неприятного (т. е. негативного) положения дел.</p>
    <p>Полученная исследователями из Орегона оценка вероятности негативного подкрепления представляет существенный интерес. В наблюдавшихся ими семейных интеракциях, когда подростки вели себя таким же образом, как брат по отношению к сестре в нашем гипотетическом примере, их агрессивное поведение было успешным (т. е. приводило к прекращению раздражающего их поведения других членов семьи) в четырех из каждых десяти случаев. Из этого следует, что значительная часть агрессии, проявляемой детьми в семье, получает негативное подкрепление. Все дети получают подобного рода подкрепления, но высокоагрессивные мальчики особенно часто находят, что их поведение окупается, принося им желаемые вознаграждения (см., например: Patterson, Dishion &amp; Bank, 1984, а также Perry, Perry &amp; Rasmussen, 1986). Быть может, потому, что другие члены семьи не научились их контролировать, эти мальчики достаточно успешно могли использовать агрессию для достижения своих целей.</p>
    <p>Одно из ранних исследований Паттерсона со всей очевидностью продемонстрировало, как негативные подкрепления могут способствовать формированию агрессивного поведения. Мальчикам, которые постоянно становились жертвами агрессивности других мальчишек, были даны некоторые возможности наказать своих обидчиков. Неудивительно, что многие из них воспользовались возможностью отомстить мучителям. Примерно в двух из каждых трех случаев контрагрессия этих мальчиков привела к успеху, избавив их от нападений тех, кто раньше к ним приставал. Дети, которые прежде покорно подчинялись, теперь отвечали агрессией на агрессию, и их поведение окупалось в том смысле, что в результате на них меньше нападали. Однако еще более важно следующее: негативное подкрепление повышает вероятность того, что мальчики в дальнейшем сами будут атаковать других детей, даже и не будучи спровоцированы. Другими словами, чем чаще их контратаки приводили к успеху, тем чаще они <emphasis>сами проявляли агрессию в дальнейшем.</emphasis> Вместо того чтобы оставаться миролюбивыми, зная, как неприятно быть жертвой агрессии, в результате своих вознаграждаемых агрессивных действий они становились более агрессивными (Patterson, Littman &amp; Bricker, 1967). Описанный эффект служит еще одним подтверждением того, как трудно удерживать агрессию в узких рамках.</p>
    <subtitle><emphasis>Страдания и/или неудачи (поражения) жертвы как подкрепление агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Еще один вид поведения жертвы также приносит вознаграждение агрессору: проявление ею страдания (боли) и/или те или иные неудачи и поражения. Вспомним обсуждение целей агрессии. Люди, переживающие негативные эмоции, часто проявляют стремление причинять вред кому-то другому и испытывают определенное удовлетворение от того, что жертва их намеренной агрессии испытывает страдание<sup>53</sup>. В контексте настоящего обсуждения особенно важным представляется то, что информация о причиненном жертве страдании может подкреплять тип поведения, который приводит к получению этой информации (см. также: Feshbach, Stiles &amp; Bitter, 1967).</p>
    <p>Ричард Себастьян провел эксперимент, в котором изучались реакции фрустрированных людей на страдания их мучителей. Некоторые из мужчин – участников этого исследования сначала были намеренно фрустрированы помощником экспериментатора, а затем им давалась возможность поквитаться с ним, после чего наконец испытуемые получали информацию о том, сколь сильный вред они причинили обидчику. Чем сильнее было якобы причиненное испытуемыми своему мучителю страдание, тем большую радость они испытывали. Вероятно, им нравилось причинять вред человеку, который их фрустрировал. Еще более важные результаты были получены на следующий день, когда испытуемых просили наказывать <emphasis>другого студента</emphasis> за его неправильные ответы. Чем больше испытуемые радовались накануне возможности отомстить своему обидчику – помощнику экспериментатора, тем сильнее они наказывали невиновного человека. Таким образом, дело обстоит так, что рассерженные люди, чья агрессия вознаграждалась страданиями их мучителя в первой фазе эксперимента, проявляют затем готовность к агрессивному поведению по отношению к другому – невиновному человеку (Sebastian, 1978). Их агрессивная наклонность была усилена. Использование возможности поквитаться, следуя древнему предписанию «око за око, зуб за зуб», может приносить вознаграждение за агрессию и тем самым способствовать увеличению вероятности дальнейшей агрессии, даже и при отсутствии желания отомстить.</p>
    <p>Эти выводы имеют прямое отношение к проводимому мной различению между инструментальной и эмоциональной агрессией. Некоторым людям свойственно постоянно проявлять агрессию, поскольку они научились тому, что агрессивное поведение окупается, предоставляя возможность добиться желаемого результата. Для этих людей агрессия – в основном инструментальное поведение, средство достижения той или иной цели. Поскольку страдание жертвы не является их конечной целью, они не обязательно будут получать от него удовлетворение. Однако, есть и такие люди, чьи агрессивные наклонности имеют более эмоциональную основу. Будучи эмоционально возбуждены, они испытывают радость от причинения вреда другим людям и получают удовлетворение, вызывая чьи-либо страдания. Переживаемое ими удовлетворение от причинения страданий кому-то другому может даже усиливать их общую агрессивную диспозицию в различных ситуациях. По меньшей мере маловероятно, чтобы их беспокоила мысль о том, что своим поведением они могут причинить вред кому-то другому (см.: Perry &amp; Busseu, 1977).</p>
    <subtitle><emphasis>Неблагоприятные условия, создаваемые родителями</emphasis></subtitle>
    <p>Если неприятные чувства действительно порождают побуждение к агрессии, то вполне может быть, что у детей, часто подвергавшихся негативным воздействиям, к подростковому периоду и далее в ходе взросления постепенно развиваются сильно выраженные наклонности к агрессивному поведению. Такие люди могут становиться эмоционально реактивными агрессорами. Для них характерны частые вспышки гнева, они в ярости набрасываются на тех, кто вызывает их раздражение. Считать ли этих людей эмоционально-реактивными или же инструментальными агрессорами, но без сомнения остается верным утверждение о том, что многие дети вследствие крайне неблагоприятных семейных условий действительно становятся склонными к насилию.</p>
    <subtitle><emphasis>Дурное (жестокое) обращение родителей с детьми часто бывает генерализованным</emphasis></subtitle>
    <p>Плохое обращение родителей с детьми может быть весьма разнообразным; например, они могут быть холодны и безразличны к своим детям, подвергать их жестоким наказаниям за непослушание, требования к ребенку могут отличаться неясностью и непоследовательностью. Важно иметь в виду, что лишь немногие из таких воспитателей ограничиваются каким-то одним из вариантов плохого обращения, например безразличием, обычно им присуща тенденция к негативному обращению с детьми во многих аспектах. Сурово наказывающие детей матери и отцы, как правило, бывают холодны в отношении к ним и непоследовательны в применении дисциплинирующих методов (Farrington, 1978, Olweus, 1980, Parke &amp; Slaby, 1983). Отец Глена, по-видимому, был очень суров со своим сыном и готов побить его, когда бывал недоволен. Если это так, то существует большая вероятность, что этот человек был не очень-то нежен с ребенком и часто непоследователен в своем обращении с ним.</p>
    <p>Данные, опубликованные Д. Ольвеусом из Бергенского университета, Норвегия иллюстрируют то, как различные формы дурного обращения родителей с детьми действуют в одном направлении и согласованно влияют на развитие агрессивности (Olweus, 1980). В рамках своего исследования школьников Ольвеус интервьюировал родителей 76 подростков в возрасте около 13 лет, живущих поблизости от Стокгольма. Исходя из того, что матери в основном выполняли функцию воспитания и ухода, а отцы были более активны в дисциплинировании детей, оценивался ряд характеристик родителей, включая: 1) <emphasis>негативизм,</emphasis> проявившийся матерями, когда мальчикам было меньше пяти лет (т. е. насколько негативными, холодными, безразличными они были по отношению к детям), 2) <emphasis>пермиссивность в отношении агрессии,</emphasis> т. е. насколько они позволяли детям быть агрессивными, и 3) степень, в какой оба родителя применяли <emphasis>жесткие, суровые дисциплинирующие</emphasis> наказания для осуществления контроля над своими сыновьями. Помимо этого по результатам интервьюирования родителей оценивался также <emphasis>темперамент мальчиков,</emphasis> когда они были еще очень маленькими (главным образом то, насколько вспыльчивыми они были). Агрессивность подростков оценивалась на основе того, как одноклассники описывали их физические и вербальные агрессивные действия по отношению к сверстникам и учителям. Данные о проявлениях агрессивности в школе собирались дважды: когда мальчики учились в шестом классе и три года спустя, в девятом.</p>
    <p>Результаты статистического анализа связей между показателями различных измерений <emphasis>(регрессионный анализ)</emphasis> представлены на рисунке. Необходимо отметить, что различные характеристики условий воспитания оказались в определенной мере взаимосвязаны. Матери, которые холодно и безразлично относились к своим сыновьям, когда те были очень маленькими, обычно (как и их мужья) были склонны применять к ним жесткие и суровые наказания, когда мальчики становились старше. Далее, быть может вследствие своего часто проявляемого безразличия, матери, которым был свойствен сильно выраженный негативизм, отмечали, что они были достаточно терпимы к проявлениям агрессивного поведения мальчиков в семье (т. е. эти женщины практически не стремились пресекать подобное поведение).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_024.jpg"/>
    <p>Выделенные влияния на агрессивность шведских мальчиков (учащихся шестого класса и, три года спустя, – девятого класса). Обозначены коэффициенты (бета-веса), указывающие прямое каузальное влияние той или иной переменной при условии постоянства других характеристик (Olweus, 1980).</p>
    <empty-line/>
    <p>Даже при том, что измеряемые показатели были взаимосвязаны, аналитическая процедура позволяла определить, в какой степени любая из измеряемых характеристик воспитания дает возможность предсказывать агрессивность мальчиков посредством статистического контроля влияний всех других переменных. Результаты этого анализа также представлены на рисунке. Как можно видеть на этом рисунке, сыновья женщин, которые были холодны и безразличны к ним, когда мальчикам было меньше пяти лет, отличались относительной агрессивностью в школе (шестой класс) с некоторым ее снижением к более старшему возрасту (девятый класс). Аналогично, чем более жестко и сурово родители наказывали своих сыновей, с тем большей вероятностью эти подростки становились агрессивными (что наблюдалось как в шестом, так и девятом классах).</p>
    <p>Плохое обращение родителей со своими отпрысками реализуется самыми различными способами, а значит, во многих исследованиях детской агрессивности остается неясным, результатом каких методов воспитания оказывается поведение подростков. Тем не менее в связи с широким интересом к таким вопросам, как безразличие родителей к детям или применяемые ими наказания, и в силу того, что некоторые виды родительского поведения могут быть факторами риска в развитии антисоциальных тенденций, я кратко опишу вероятные последствия некоторых специфических форм воспитания детей.</p>
    <subtitle><emphasis>Отвергание родителями детей</emphasis></subtitle>
    <p>Родительское отвергание, очевидно, болезненно для маленьких детей, и потому не вызывают удивления полученные в исследованиях данные, свидетельствующие о том, что очень агрессивные мальчики имеют холодных и безразличных в отношении к ним родителей<sup>54</sup>.</p>
    <p>Например, по данным Маккордов и Ховарда, матери и отцы агрессивных подростков из их выборки в общем были менее теплыми и любящими по отношению к своим сыновьям по сравнению с родителями неагрессивных детей. Джоан Маккорд выявила, что половина из тех, кто в детстве были отвергаемы нелюбящими родителями, когда стали взрослыми, оказались осуждены за серьезные преступления, даже если их не подвергали физическим наказаниям. Другими учеными были получены сходные результаты (J. McCord, 1983; McCord, McCord &amp; Howard, 1961).</p>
    <p>Данные различных исследований достаточно хорошо согласуются. Необходимо, однако, помнить, что антисоциальные последствия родительского отвержения могут быть сглажены другими влияниями. Так, например, в проведенном в Массачусетсе исследовании было выявлено, что безразличные, нелюбящие матери не оказывали заметного влияния на формирование преступных наклонностей у их сыновей, если эти женщины были уверенными в себе и последовательными в применении дисциплинирующих воздействий (см.: J. McCord, 1986, р. 352). Холодные, но последовательные матери, очевидно, четко определяли свои требования к сыновьям, а сыновья хорошо усваивали эти требования и нормы поведения (возможно, в силу того, что они были очень неуверенными и чувствовали сильную зависимость от родителей). По-видимому, у отвергаемых подростков открытая агрессивность развивается главным образом в тех случаях, когда отсутствуют четкие внутренние стандарты, которые могли бы служить им ориентирами для усвоения социально одобряемых форм поведения. Таким образом, не родительская холодность и безразличие сами по себе обусловливают развитие антисоциальных тенденций, но родительское отвергание в сочетании с другими негативными влияниями.</p>
    <subtitle><emphasis>Грубое (жесткое) обращение родителей с детьми</emphasis></subtitle>
    <p>Взрослые, разумеется, могут причинять страдания своим отпрыскам как дурным обращением, так и игнорированием их. Неудивительно, что в семьях, где к детям применяются грубые и суровые наказания, с большой вероятностью вырастают агрессивные и антисоциальные подростки. Я упомяну лишь некоторые данные, подтверждающие эту связь.</p>
    <p>Прежде всего, рассмотрим результаты, полученные в исследовании, проведенном Маккорд и ее коллегами в рамках Массачусетского проекта. Около 20 % из числа тех лиц, с которыми в детстве обращались грубо или жестоко, были осуждены за серьезные преступления к тому времени, когда они становились взрослыми, в то время как число осужденных за аналогичные преступления из тех, кого родители любили, составило только 11 %. Фаррингтон сообщал схожие данные, полученные в исследовании подростков, проведенном им в рамках Кембриджского лонгитюдного проекта. Хотя лишь для небольшого числа этих лондонских подростков из рабочих семей было выявлено насилие со стороны взрослых, для родителей тех из них, которые совершали преступления, связанные с насилием, как правило, были характерны «жестокие аттитюды» и применение суровых дисциплинирующих наказаний<sup>55</sup>.</p>
    <p>Данные статистики относительно насилия в американских семьях также отражают процесс, в котором насилие порождает насилие. Согласно результатам интервьюирования членов неблагополучных семей, чем больше родители бьют своих детей, тем чаще они нападают не только на братьев и сестер, но и на родителей.</p>
    <p>Крайне агрессивные подростки, очевидно, особенно склонны реагировать агрессивно, когда их бьют матери или отцы. Дж. Рейд, психолог из Центра социального научения в Орегоне, подтвердил это результатами статистического анализа семейных интеракций. В обследованной им выборке приблизительно лишь в одном случае из семи нормальные дети реагировали на пунитивные действия своих родителей с некоторой степенью агрессивности. В случае же подростков, которым свойственно асоциальное поведение, вероятность агрессивного реагирования была значительно выше (около 35 %), и составила более 50 % в выборке антисоциальных детей, подвергавшихся жестоким наказаниям со стороны родителей (Patterson, Dishion and Bank, 1984).</p>
    <p>На основе этих и других данных Паттерсон сделал вывод: «Антисоциальные мальчики с существенно большей вероятностью, чем нормальные дети, будут оставаться агрессивными в условиях применения родителями умеренных наказаний». Равно важно и то, что агрессивное реагирование проблемных подростков не только становится привычным для них, но и окупается, т. е. оказывается вознаграждаемым. Ибо, как правило, с достаточно высокой вероятностью они получают то, чего добиваются. Их агрессия вознаграждается, что ведет к повторению агрессивных действий и закреплению агрессивного поведения (Patterson, Dishion &amp; Bank, 1984).</p>
    <subtitle><emphasis>Насколько эффективно применение наказаний в дисциплинировании детей?</emphasis></subtitle>
    <p>Всякое ли «утверждающее власть» дисциплинирование плохо? Следует ли из приведенного выше исследования, что родители никогда не должны физически наказывать своих детей, даже если подростки явно и вызывающе не подчиняются их требованиям? Мнения специалистов, занимающихся проблемами развития и воспитания детей, по этому вопросу расходятся. В то время как одни из них считают, что в определенных ситуациях применение физических наказаний допустимо, другие настаивают на том, что матери и отцы никогда не должны бить своих детей, пытаясь контролировать их поведение<sup>56</sup>.</p>
    <p>Специалисты, решительно выступающие против физических наказаний, фактически имеют в виду любое использование наказания в качестве <emphasis>утверждающего власть</emphasis> (power-assertive) метода воспитания ребенка, посредством которого воспитывающий стремится с помощью силы добиться своей цели. С этой точки зрения, силовые методы, по-видимому, нежелательны, ибо порождают скорее упрямство и агрессию, а не принятие моральных стандартов общества. Рассмотренные выше данные как будто бы говорят в пользу этого заключения, но давайте посмотрим более внимательно на результаты этих исследований и выясним, о чем они на самом деле свидетельствуют. В большинстве обсуждавшихся в этой главе исследований фактически не изучались последствия какого-либо отдельного вида родительского поведения. Применяемые родителями наказания, которые оценивались исследователями, во многих случаях смешивались с другими факторами. Вспомним о том, что многие матери и отцы, применяющие суровые физические наказания, были, кроме того, холодны и безразличны к своим детям, временами даже явно враждебны к ним, не уделяли им внимания и часто проявляли непоследовательность или попустительство в воспитании своих отпрысков. В классическом исследовании Р. Сирса, Э. Маккоби и Г. Левина было показано, что родители, применяющие грубые физические наказания, не только довольно часто били своих детей, но также были непоследовательными и временами даже допускали чрезмерное попустительство (Sears, Maccoby and Levin, 1957). В исследовании, проведенном учеными Орегона, также было выявлено, что родительская пунитивность смешивается с другими качествами. Как неоднократно подчеркивал Паттерсон, матери и отцы обследованных им и его сотрудниками проблемных детей были не только чрезмерно пунитивными, но и отличались <emphasis>низкой</emphasis> эффективностью в воспитании дисциплинированности у своих детей. Они не были достаточно избирательными и последовательными в выборе действий, за которые награждали или наказывали, и постоянно и без разбору придирались, ругались и угрожали своим детям (Patterson, 1986 а, 1986 b; Patterson, Dishion and Bank, 1984; Patterson, DeBaryshe and Ramsey, 1989).</p>
    <p>Выводы очевидны: негативные эффекты, приписываемые применению родителями наказаний, в действительности могут быть обусловлены, по крайней мере частично, не наказанием как таковым, но непоследовательностью, отсутствием избирательности, излишне суровым и/или неразумным наказанием. Важно учитывать также различие между эмоциональной родительской агрессивностью и хорошо контролируемым использованием физических наказаний. Существует огромная разница между импульсивным ударом кулаком или ремнем и хладнокровной, намеренной пощечиной или подзатыльником. Не все предположительно утверждающие власть методы подобны один другому (Baumrind, 1973). При соответствующих обстоятельствах матери или отцы могут эффективно использовать физические наказания в дисциплинировании своих детей, не вызывая у них устойчивой тенденции к агрессивности. Не каждая порка обязательно становится шагом в развитии подростковой преступности.</p>
    <subtitle><emphasis>Непоследовательность в применении воспитательных воздействий</emphasis></subtitle>
    <p>Как я уже отмечал, многие пунитивные родители отличаются в то же время и непоследовательностью в применении воспитательных воздействий. В этой связи представляется полезным учитывать различения, предлагаемые Р. Парком и Р. Слэби. В своем обзоре исследований, посвященных развитию агрессивности, эти авторы дифференцируют интрасубъективную (intragent) и интерсубъективную (interagent) нонконсистентность, отмечая, что исследователи не всегда уделяют должное внимание этому различению (Parke &amp; Slaby, 1983, p. 581). В случае <emphasis>интрасубъективной нонконсистентности</emphasis> воспитатели не реагируют «на те или иные нарушения установленных ими правил одинаковым образом каждый раз, когда они случаются» и/или «недостаточно последовательны в осуществлении угроз наказания». Может быть, потому, что они не очень-то заботятся о своих отпрысках (или даже в какой-то степени враждебно к ним относятся), или потому, что слишком заняты своими проблемами, эти люди наказывают своих детей за определенные действия в одних случаях и игнорируют такие же самые действия в других обстоятельствах. Маккорд и Маккорд попытались оценить этот тип нонконсистентности в своем анализе асоциального поведения подростков Массачусетса. Они нашли, что у многих из них матери были пунитивными в одних случаях и попустительствовали в других (McCord, 1986).</p>
    <p>В семьях с <emphasis>интерсубъективной нонконсистентностью</emphasis> «социализирующие агенты, а именно двое родителей, не реагируют одинаковым образом на нарушения правил». Очевидно, этот тип нонконсистентности может возникать, когда мать и отец находятся в состоянии конфликта или когда один из родителей играет значительно более доминирующую сравнительно с другим роль в семейных решениях. Каковы бы ни были причины разногласий между родителями, представляется, что они также способствуют развитию антисоциальных тенденций. Так, например, в проведенном в Кембридже лонгитюдном исследовании было показано, что между матерями и отцами мальчиков, которые несколько лет спустя совершили связанные с насилием преступления, было меньше согласия по сравнению с теми родителями, дети которых, подрастая, не становились нарушителями закона. Маккорд сообщает, что в исследовании, проведенном в Массачусетсе, мальчики, «чьи родители жили в разумном согласии и не были агрессивными, были менее склонны к нарушению закона» (McCord, 1986, р. 353).</p>
    <p>Интересно отметить, что, хотя и возможно различать указанные два типа нонконсистентности, Парк и Слэби пришли к выводу, что как тот, так и другой могут снижать эффективность дисциплинирования родителями своих детей (Parke &amp; Slaby, 1983, p. 581). В обоих случаях дети могут страдать от неопределенности, не зная, чему верить и как лучше всего поступать. Здесь опять-таки возможно извлечь урок: родители не обязательно вырастят нарушителей закона, применяя не слишком суровые физические наказания, при условии, что будут действовать последовательно каждый раз, когда дети нарушают четко определенные и разумные правила.</p>
    <subtitle><emphasis>Объяснение наказания</emphasis></subtitle>
    <p>Психологи, которые осуждают применение наказаний в воспитании ребенка, никоим образом не выступают против установления твердых стандартов поведения. Обычно они говорят, что родители <emphasis>должны</emphasis> точно определить, почему дети, для их же пользы, обязаны выполнять эти правила. Более того, если правила нарушаются, взрослые должны убедиться, что дети поняли, что поступили неправильно. Прежде всего, однако, эти психологи подчеркивают важнейшее значение родительской любви и привязанности. Они. утверждают, что стандарты поведения должны утверждаться скорее «психологически», нежели физической силой. Родители должны не только объяснять свои действия, но и ясно и последовательно выражать неодобрение при каждом случае нарушения детьми правил, посредством, например, лишения тех или иных привилегий или даже имплицитной угрозы временного лишения их своей любви (см.: Hoffman, 1970).</p>
    <p>Широко известное сравнение Дианы Баумринд авторитативных, авторитарных и пермиссивных (попустительствующих) родителей иллюстрирует то, как родительские стандарты могут строго и разумно соблюдаться без негативных последствий для ребенка (Baumrind, 1973). На основе своих наблюдений она разделила матерей и отцов четырехлетних малышей своей выборки на три группы, характеристики которых представлены в табл. 6–1. В то время как <emphasis>пермиссивно-попустительствующие</emphasis> матери и отцы не определяли со всей ясностью свои правила, не сообщали их детям и не прилагали усилий, чтобы они выполнялись детьми, <emphasis>авторитарные</emphasis> родители проявляли значительную ригидность, настаивая на строгом выполнении детьми правил, но не объясняя их.</p>
    <p>Они были жесткими и пунитивными в осуществлении своих дисциплинирующих воздействий и с легкостью раздражались и впадали в гнев, когда дети не слушались. <emphasis>Авторитативные</emphasis> матери и отцы, напротив, были теплыми и заботливыми по отношению к детям, но они также четко определяли свои правила, последовательно добивались выполнения установленных стандартов поведения, не поддавались попыткам детей принудить их к отступлению от своих требований, открыто выражали свое неудовольствие или раздражение, когда дети вели себя плохо, и как будто охотно применяли физические наказания.</p>
    <p>Эти различные родительские стили ведут, разумеется, к различным паттернам поведения ребенка (как это показано в табл. 6–1). Дети из семей с пермиссивным и авторитарным стилями воспитания обычно были «склонны к конфликтам и раздражительны»; они легко и часто раздражались и проявляли смесь агрессивного и избегающего поведения с унылым настроением, в то время как дети авторитативных родителей были дружелюбными, склонными к сотрудничеству и уверенными в себе.</p>
    <p>На основе этих заключений относительно влияний различных стилей семейного воспитания я могу согласиться с акцентированием значимости родительской любви и разумных способов дисцинлинироваиия детей, не настаивая на тотальном избегании любых физических наказаний. Мягкие физические наказания могут не иметь неблагоприятных последствий, если они адекватно объясняются и правильно используются. Эту идею подтверждает повторный анализ некоторых данных проведенного Страусом и Стейнметц обследования насилия в американских семьях. Ученые из Нью-Гемпшира спрашивали родителей о том, как часто они применяли наказания и как часто обсуждали их со своим ребенком. Другой исследователь выяснял возможные последствия применяемых родителями способов дисциплинирования, определяя, насколько агрессивными становились подростки в дальнейшем по мере взросления. Как можно видеть на рисунке, лишь в том случае, когда родители редко обсуждали наказания с подростками, частые наказания вели к довольно выраженной агрессии по отношению к родителям (Larzelere, 1986).</p>
    <subtitle><emphasis>Некоторые характеристики эффективного наказания</emphasis></subtitle>
    <p>Физические наказания, применяемые в реальной жизни, часто сопровождаются другими неблагоприятными факторами, что не позволяет выявить их относительную значимость в качестве эффективного средства дисциплинирования. Лабораторные исследования все же позволили получить определенную полезную информацию, но их методики относительно сложны, и я могу дать лишь краткое и несколько упрощенное описание результатов.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_025.jpg"/>
    <p>Агрессия по отношению к родителям в зависимости от частоты обсуждения родителями наказания и частоты их применения (Данные из: Larzelere (1986), Table I, «Moderate spanking: Model or deterrent of children’s aggression in the family, Journal of Family Violence, 1).</p>
    <empty-line/>
    <p>Вообще говоря, данные исследований свидетельствуют в пользу того, что телесные наказания могут быть эффективными, если (помимо того, что они применяются последовательно и даются их объяснения): 1) они правильно распределяются во времени; 2) подросткам предлагается привлекательный альтернативный способ действий; 3) самооценка детей достаточно адекватна<sup>57</sup>. Предположим, маленький мальчик добивается того, чтобы выбежать на улицу с оживленным движением, несмотря на то что мать уже неоднократно объясняла, почему это опасно, и настаивает на том, что он должен играть только во дворе. В подобной ситуации физическое наказание может быть эффективным и не повлечь за собой ненужной агрессивной реакции при условии правильного его применения. Это означает, что мать, например, отшлепает своего ребенка сразу же после того, как тот нарушит запрет (лучше до того, как ребенок насладится запретным удовольствием от игры на улице), и что должно присутствовать аттрактивное замещение того, что запрещается (во дворе должна быть соответствующая площадка для игры).</p>
    <subtitle><emphasis>Интеграция: анализ социального научения Паттерсона</emphasis></subtitle>
    <p>Даже если несколько видов родительского поведения влияют на развитие антисоциального поведения детей, необходимо иметь в виду, что подростки не принимают пассивно что бы то ни было, что делают их матери и отцы! Они реагируют на действия своих родителей, а их реакции в свою очередь могут влиять на то, как будут родители поступать в следующий раз. Семейная жизнь представляет собой серию действий и реакций, члены семьи постоянно влияют друг на друга и сами испытывают влияние. Любое объяснение происхождения устойчивой агрессивности должно опираться на анализ этих последовательностей интеракций. Как я уже отмечал, Паттерсон, Рейд и их коллеги из Центра социального научения в Орегоне попытались разработать такой подход (Patterson, 1986 b; Patterson, Dishion and Bank, 1984; Patterson, DeBaryshe and Ramsey, 1989). С учетом некоторых уже высказанных ранее соображений я кратко изложу основные выводы, сделанные этими авторами на основе проведенных ими исследований.</p>
    <subtitle><emphasis>Семья как источник антисоциального поведения</emphasis></subtitle>
    <p>Анализ Паттерсона начинается с довольно весомого предположения: многие дети в основном научаются агрессивному поведению в результате взаимодействия с другими членами их семей. Паттерсон признает, что на развитие ребенка влияют не только стрессовые ситуации, воздействующие на семью, например безработица или конфликты между мужем и женой, но и другие факторы. В их числе он называет уровень образования родителей, их доход или этническое происхождение. Однако Паттерсон утверждает, что подобные факторы действуют, главным образом влияя на характер воспитания ребенка. Если мальчик становится агрессивным в результате интеракций с другими членами семьи, у него развивается тенденция к социально неадекватным действиям и в других, внесемейных ситуациях. Обусловленные всем этим неудачи в разного рода социальных ситуациях, включая и школьную жизнь, будут усиливать его антисоциальные диспозиции. На рисунке представлена эта гипотетическая последовательность действующих факторов и обусловленных ими следствий.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Плохие «семейные менеджеры»</emphasis></p>
    <p>Первое звено в цепи неблагоприятных семейных влияний, согласно Паттерсону и его сотрудникам, связано с характером реагирования родителей на нежелательное поведение ребенка. На основе более чем десятилетних наблюдений эти исследователи пришли к выводу, что родители антисоциальных подростков недостаточно успешно справляются с выполнением четырех важных функций «менеджмента»: 1) они недостаточно контролируют активность своих отпрысков, как в домашних ситуациях, так и вне дома; 2) они не умеют адекватно дисциплинировать их антисоциальное поведение; 3) они не вознаграждают в должной мере просоциальное поведение детей; 4) они (как и другие члены семьи) недостаточно успешны в решении проблем.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_026.jpg"/>
    <p>Схематическое описание развития детской агрессивности и антисоциального поведения по Паттерсону(Patterson, DeBaryshe and Ramsey, 1989, p. 331).</p>
    <empty-line/>
    <p>Эти недостатки, как уже отмечалось, обычно проявляются не по отдельности, а совместно, так что любой из них сопровождается другими. Матери и отцы, которые не контролируют в достаточной степени своих отпрысков, часто не способны дисциплинировать их; аналогично, родители, не способные дисциплинировать своих детей, обычно не подкрепляют их просоциальное поведение. Дело обстоит, следовательно, так, как если бы существовала такая «черта» или качество – быть плохим «менеджером».</p>
    <subtitle><emphasis>Микросоциальный анализ семейных интеракций. Неадекватный контроль и недифференцированные реакции</emphasis></subtitle>
    <p>Давайте посмотрим более внимательно, что подразумевается под плохим родительским управлением. Согласно Паттерсону, родители, о которых идет речь, особенно склонны позволять членам своих семей взаимодействовать таким образом, что их интеракции ведут к подкреплению агрессивных форм поведения детей. Слабое контролирование взрослыми того, что происходит, отражается в относительной недостаточности, дифференциации и избирательности в том, как они реагируют на поведение своих детей. В сравнении с «нормальными» матерями и отцами они менее склонны замечать различия между просоциальным и антисоциальным поведением. Они часто вознаграждают детей за поведение, направленное на то, чтобы принудить других пойти на уступки, например, уделяя им внимание, а порой даже прямо одобряя, когда те стремятся во что бы то ни стало настоять на своем, и в то же время такие родители нередко игнорируют, не замечают и не вознаграждают их дружественные, конструктивные действия. Даже наказывая за агрессивность, они не всегда ясно дают детям понять, что наказания, которым их подвергают, вызваны их плохим поведением<sup>58</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Провоцирование агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Помимо малоэффективного контроля поведения своих отпрысков родители антисоциальных подростков также особенно склонны провоцировать их, будучи жесткими и пунитивными. Эти матери и отцы, по свидетельству исследователей из Орегона, обычно доставляют больше неприятностей своим отпрыскам, нежели другие родители, потому что не только постоянно придираются и ругают их, но также и наказывают и даже бьют их часто и жестоко. Немалое число антисоциальных подростков проявляют свои агрессивные тенденции в том, как они реагируют на грубое и жестокое обращение родителей. По сравнению с нормальными мальчиками эти дети более склонны отвечать агрессией на агрессию. При этом их агрессивные реакции отличаются устойчивостью в течение длительных периодов времени.</p>
    <subtitle><emphasis>Негативное подкрепление агрессии ребенка</emphasis></subtitle>
    <p>Каким бы образом ни возникала агрессия подростков, это поведение часто оказывается успешным в том смысле, что оно устраняет нежелательное для них положение дел. Микросоциальный анализ, проведенный исследователями из Орегона, показал, что братья и сестры агрессивного ребенка играют особенно важную роль в обеспечении негативного подкрепления его агрессивного поведения. Они нашли, что во многих случаях брат или сестра провоцировали мальчика, но переставали ему досаждать, когда тот нападал на них, тем самым научая его тому, что агрессия окупается (приносит желаемый результат).</p>
    <subtitle><emphasis>Отвергание и неуспешность</emphasis></subtitle>
    <p><emphasis>Отвергание сверстниками.</emphasis> Паттерсон полагает, что вероятными последствиями неблагоприятного раннего научения и раннего опыта агрессивного ребенка могут быть не только готовность угрожать и атаковать других, но также и отсутствие адекватных социальных навыков (Patterson, DeBaryshe and Ramsey, 1989, p. 330). Такой ребенок не вполне понимает, как себя вести при встрече с теми, кого он еще не знает, недостаточно чувствителен к мнениям, потребностям и интересам других людей. Этих детей особенно отличает то, что они часто неправильно истолковывают действия сверстников, с которыми им приходится иметь дело. Как мы знаем из исследования Доджа, агрессивный ребенок может усматривать угрозы и вызовы там, где их нет, и ошибочно приписывать другим злостные намерения. Как результат подобных искаженных перцепций и интерпретаций, продолжает Паттерсон, существуют большие шансы того, что антисоциальный ребенок будет отвергаться его более нормальными сверстниками, и на самом деле, агрессивность такого мальчика оказывается скорее причиной, нежели результатом его социального отвергания.</p>
    <subtitle><emphasis>Неудачи в школе</emphasis></subtitle>
    <p>Антисоциальные дети также часто сталкиваются с трудностями в школе. В ряде исследований было показано, что подростки, вступающие в конфликт с законом, часто имеют в школе низкую успеваемость, и, по мнению Паттерсона, это связано, по крайней мере частично, с их личностными недостатками. В силу импульсивности и низкого уровня самоконтроля они отличаются неустойчивостью и легкой отвлекаемостью. Часто они бывают не в состоянии спокойно сидеть на месте, не могут управлять своим вниманием и порой неспособны выполнить домашнее задание.</p>
    <subtitle><emphasis>Принадлежность к девиантным группам</emphasis></subtitle>
    <p>В результате низкой успеваемости в школе и отвергания со стороны относительно хорошо социализированных сверстников многие из этих детей тянутся к другим подросткам, которые не только обладают схожими особенностями личности, но и склонны отвергать традиционные нормы и ценности общества. Новичков, присоединяющихся к таким девиантным группам, научают антисоциальному поведению и могут даже побуждать, имплицитно, если не эксплицитно, совершать противозаконные действия. Таким образом, нарушение закона приносит популярность, которую они не могли завоевать другими способами.</p>
    <p>Паттерсон не пытается объяснять заинтересованность только лишь плохим родительским «менеджментом» или негативным влиянием социально девиантных сверстников. Как семья, так и сверстники, а быть может, и ряд других факторов вносят вклад в формирование антисоциальных паттернов поведения<sup>59</sup>. Паттерсон предполагает, однако, что влияние девиантных групп сверстников обычно служит подкреплению и, может быть, даже усилению результатов научения, полученного в семье.</p>
    <subtitle><emphasis>Непрямые влияния</emphasis></subtitle>
    <p>До настоящего времени в этой главе обсуждались некоторые из факторов, прямо влияющих на развитие агрессивности: действия родителей и/или сверстников, способствующие развитию у подростка устойчивых диспозиций к насильственным действиям. Однако на формирование личности подростка также могут оказывать воздействие, по крайней мере в определенной степени, и непрямые влияния, не предполагающие чьего-либо специального намерения.</p>
    <p>Хотя целый ряд факторов, включая культурные нормы, бедность и другие ситуационные стрессоры, может косвенным образом влиять на формирование паттернов агрессивного поведения, я здесь ограничусь только двумя такими непрямыми влияниями: несогласие между родителями и наличие антисоциальных моделей.</p>
    <subtitle><emphasis>Конфликт в семье. Распавшиеся семьи порождают делинквентность?</emphasis></subtitle>
    <p>Преступность и делинквентность часто связывают с негативными влияниями распавшейся семьи. Многие социальные ученые, как и обычные люди, верят, что часть правонарушителей являются социально дезадаптированными жертвами анормальных семейных условий. В силу того, что будущие преступники не только росли в бедности, но также имели лишь одного из родителей, они просто не могли усвоить традиционные нормы и ценности общества.</p>
    <p>Читатель, возможно, будет удивлен, узнав, как мало обосновано это широко распространенное суждение. Джоан Маккорд на примере значительного количества проведенных в США и Великобритании исследований продемонстрировала, что их результаты не дают однозначного ответа на вопрос о том, чаще ли дети из неполных семей становятся делинквентными, чем неделинквентными. Действительно, как показал ее анализ, среди подростков из неполных и с низким доходом семей уровень делинквентности не был выше, чем среди их сверстников из равно бедных, но полных семей. На самом деле имеет значение не то, что один из родителей ушел из семьи, но то, каким образом это случилось. По словам Маккорд, «семьи, разбитые в результате смерти одного из родителей, менее криминогенны, чем семьи, распавшиеся в результате развода или ухода из семьи одного из супругов». В общем, как считает Маккорд, разбитая семья «как бы экранирует другие, более весомые переменные» (McCord, 1986, р. 344–345). Другие факторы, часто сопровождающие разрушение семьи, могут в действительности обусловливать антисоциальные тенденции ребенка.</p>
    <subtitle><emphasis>Конфликт между матерью и отцом</emphasis></subtitle>
    <p>Маккорд принадлежит к числу исследователей, считающих, что несогласие между родителями является главным источником каких бы то ни было возникающих в семьях «криминогенных» тенденций. Кембриджский проект может служить одним из примеров, подтверждающих это положение. Некоторые из подростков не отличались особенной агрессивностью до начала юношеского периода, но ближе к его концу становились склонными к насильственной агрессии. Когда Фаррингтон обратил внимание на семейные условия таких подростков, он выяснил, что в подавляющем числе случаев матери и отцы в их семьях ссорились и дрались друг с другом в раннеюношеский период жизни этих детей. Далее, скандалы и ссоры родителей, по-видимому, способствовали развитию сильных агрессивных диспозиций у этих подростков. Напряженные отношения в семье явно повышали их агрессивные наклонности. Многие исследования американских авторов также свидетельствуют о порождающих агрессию влияниях родительской дисгармонии<sup>60</sup>.</p>
    <p>Нетрудно объяснить, почему резкие несогласия между родителями могут порождать агрессивные наклонности у их отпрысков: подростки могут постоянно испытывать состояние дистресса, обусловленное антагонизмом между родителями. Несколько лет назад одна молодая и необычайно художественно одаренная девушка описывала свои переживания, рассказывая мне о том, что ей приходилось испытывать во время родительских скандалов. Она говорила, что представляла себе своих родителей как две опоры книжной полки, которые удерживают ее. между ними. Когда у родителей начинался скандал, опоры расходились, лишая ее поддержки и оставляя в одиночестве и неустойчивом положении.</p>
    <p>И из повседневных наблюдений, и из лабораторных экспериментов мы знаем, насколько могут быть потрясены и как сильно переживают дети, когда видят ссорящихся взрослых. Чем сильнее скандалы, свидетелями которых дети бывают, тем более мощный дистресс они испытывают. Как и в других областях человеческого поведения, сильные негативные переживания могут продуцировать у детей агрессивные реакции. Когда маленькие дети видят, как ссорятся и скандалят даже незнакомые им взрослые, это может стимулировать к тому, чтобы наносить удары, пинать и пихать друг друга, очевидно, вследствие сильного эмоционального возбуждения (Cumming, Ianotti &amp; Zahn-Waxler, 1985). И если дети подобным образом реагируют на ссоры и скандалы посторонних людей, то естественно ожидать, что они будут еще сильнее возбуждаться, переживать и реагировать еще более агрессивно при виде ссорящихся и конфликтующих родителей.</p>
    <p><emphasis>Конфликт и развод.</emphasis> Когда конфликты между родителями становятся настолько серьезными, что ведут к расторжению брака, они часто являются источником сильнейших переживаний ребенка и могут, таким образом, провоцировать его агрессию. Мэвис Хэтерингтон из университета Вирджинии наблюдала такие агрессивные реакции, проводя свое широко известное лонгитюдное исследование влияний развода на детей. Она и ее коллеги оценивали социальное поведение детей обоего пола начиная с четырехлетнего возраста в течение двух лет после развода их родителей. (Во всех этих случаях после развода дети оставались с матерями.) Поскольку в этой главе речь идет главным образом о мужской агрессии, я буду обсуждать только данные, относящиеся к мальчикам (хотя, в общем, девочки демонстрировали примерно схожие паттерны поведения).</p>
    <p>Многие из мальчиков, исследованных Хэррингтон, по-видимому, переживали распад своих семей крайне тяжело в течение длительного периода времени. По сравнению со сверстниками из нормальных семей дети разведенных родителей даже через год после развода проявляли более высокий уровень как эмоциональной, так и инструментальной агрессии, физической и вербальной. Другим проявлением эмоционального смятения было то, что они не только чаще по сравнению со сверстниками из нормальных семей проявляли агрессивность, но и были менее успешны в достижении своих целей с помощью агрессии.</p>
    <p>Два года спустя после распада семьи картина до некоторой степени изменилась. Теперь психологи уже не обнаруживали никаких различий между двумя группами мальчиков, хотя дети из нормальных семей все еще оценивали подростков из неполных семей как более агрессивных по сравнению с детьми неразведенных родителей. Одно из возможных объяснений этого расхождения в оценках состоит в том, что дети разведенных родителей теперь не реагировали агрессивно на провоцирующие стимулы с той же легкостью, как раньше (так что не атаковали любого и каждого, когда психологи находились поблизости), но они не были столь же дружелюбными по отношению к сверстникам, как дети из полных семей (см.: Hetherington, Сох &amp; Сох, 1979,1982; а также Parke and Slaby, 1983, p. 588–589).</p>
    <p>Однако я все же полагаю, что агрессивность этих подростков не была обусловлена отсутствием отцов. Ее происхождение скорее связано с эмоциональными перегрузками, порождаемыми родительскими конфликтами. Еще одно лонгитюдное исследование свидетельствует в пользу данного истолкования.</p>
    <p>Изучая личностные особенности детей на разных стадиях развития, исследователи сравнивали детей, чьи родители <emphasis>какое-то время спустя</emphasis> разводились или расходились, с другими подростками, родители которых продолжали совместную жизнь и дальше. Мальчики из тех семей, которые в дальнейшем распадались, отличались большей импульсивностью, чрезмерной активностью и были более агрессивными по сравнению с другими детьми <emphasis>даже еще за несколько лет до распада семьи</emphasis>, как если бы личности этих детей претерпели определенные эмоциональные деформации вследствие родительской дисгармонии. По мнению исследователей, «поведение конфликтующих между собой, холодных и недоступных родителей еще в предшествующий разводу или расхождению период могло иметь серьезные последствия для развития личности детей, особенно мальчиков» (Block, Block &amp; Gjerde, 1986).</p>
    <p>Из всего сказанного, разумеется, не следует вывод о том, что развод или конфликты матерей и отцов сами по себе обязательно причиняют тяжелый ущерб развитию личности детей. Степень переживаемого детьми стресса может существенно зависеть от тяжести родительского конфликта. Эмоциональные деформации их личности могут быть не слишком серьезными, или, по крайней мере, дети могут довольно быстро справляться со своими негативными переживаниями, если родители не переходят к открытым «военным действиям», и если расстаются вполне дружелюбно. Хэтерингтон и ее сотрудники представили существенные свидетельства в пользу данной точки зрения. Сравнивая детей разведенных и неразведенных родителей два года спустя после развода, они нашли, что дети из полных семей, но таких, в которых родители постоянно конфликтовали друг с другом, были действительно более агрессивными, чем сыновья мирно расставшихся родителей. Как комментировали исследователи, «в конечном счете конфликтные отношения между родителями приводят к более неблагоприятным последствиям для детей, нежели их развод» (Hethereington, Сох and Сох, 1982, р. 262). Родительское тепло и любовь также могут служить фактором, смягчающим стрессы и психические напряжения, вызванные распадом семьи (Hodges, Buchsbaum and Tierney, 1983). Если родители спокойно и мирно расходятся, то это может причинить ребенку меньше вреда, чем постоянные напряжение и конфликты между родителями в течение значительного периода времени.</p>
    <subtitle><emphasis>Влияние моделирования. «Делай, как я»: предоставление детям примеров для подражания</emphasis></subtitle>
    <p>Наряду с факторами, описанными выше, на развитие агрессивных склонностей у детей могут влиять также и образцы поведения, демонстрируемые другими людьми, независимо от того, хотят ли эти другие, чтобы дети им подражали. Первопроходцем в экспериментальных и теоретических исследованиях в этой области был Альберт Бандура (см.: Bandura, 1965, 1973). Бандура и другие психологи обычно обозначают этот феномен термином <emphasis>моделирование,</emphasis> определяя его как влияние, оказываемое наблюдением за тем, как выполняет определенные действия другой человек, и последующую имитацию наблюдающим поведения этого другого лица.</p>
    <subtitle><emphasis>Сверстники и родители как модели социального девиантного поведения</emphasis></subtitle>
    <p>На поведение детей могут оказывать влияние самые различные модели. В качестве таких моделей часто выступают сверстники, показывая им, какую одежду носить, какую музыку слушать, как говорить, как действовать и даже как следует разрешать конфликты и другие социальные проблемы. Особенно важно учитывать, что социально дезадаптированные подростки могут выбирать в качестве моделей для подражания антисоциальные группы, и более того, они могут стремиться копировать поведение подростков, занимающих высокое положение в делинквентной группе. Влияние лидера не ограничивается прямыми командами. Часто оно выражается в том, то члены группы с относительно низким статусом просто копируют поведение аттрактивного, имеющего высокий статус лидера. Джо может начать носить золотую цепочку на шее, потому что Дюк, лидер банды, носит такую цепочку, или может начать ходить с высокомерным видом, копируя походку своего обладающего престижем приятеля. Еще более значимо для общества то, что Джо может, подражая Дюку, начать употреблять наркотики или совершать другие противозаконные действия.</p>
    <p>В качестве моделей для детей могут выступать и их родители, и не приходится удивляться тому, что, как показывают исследования, антисоциальное поведение некоторых подростков могло быть результатом копирования поведения социально девиантных родителей. В качестве примера могут служить результаты исследования Фаррингтона. Значительное число лондонских подростков, которые в дальнейшем (к тому времени, когда они уже стали взрослыми молодыми людьми), состояли на учете в связи с криминальным поведением, имели родителей, осужденных за нарушение закона еще до того, как их дети достигли юношеского возраста.</p>
    <p>Джоан Маккорд напоминает нам, однако, что не каждый девиантный отец проторяет и показывает соответствующий путь своему сыну. Обследовав выборку отцов, жителей Массачусетса, страдающих алкоголизмом или имевших криминальное прошлое, она нашла, что у более чем половины этих людей сыновья совершали криминальные действия. Тем не менее существуют факторы, уменьшающие вероятность того, что подростки будут копировать антисоциальное поведение взрослых. Так, вероятность того, что подростки станут нарушителями закона, уменьшается, если социально девиантные отцы относятся к ним с любовью и у них хорошие отношения с матерями. Около половины подростков, имеющих девиантных и не любящих их отцов, стали преступниками. В то же время закон нарушила лишь одна пятая часть тех мальчиков, чьи отцы также были преступниками и/или алкоголиками, но относились к своим сыновьям с теплотой и любовью. Если некоторые из антисоциальных отцов служили моделью для их сыновей, то их влияние, по-видимому, сказывалось лишь при особых, ограниченных обстоятельствах (см.: Farrington, 1986; McCord, 1986).</p>
    <subtitle><emphasis>Некоторые условия, от которых зависит влияние модели</emphasis></subtitle>
    <p>Данные, полученные Маккорд, заслуживают дальнейшего комментария. По меньшей мере, они показывают, что дети не всегда копируют чьи– то действия; по-видимому, необходимы определенные условия, способствующие готовности действовать по примеру модели. Давайте поразмышляем о том, каковы должны быть эти условия.</p>
    <subtitle><emphasis>Предрасположенность к аналогичному поведению</emphasis></subtitle>
    <p>На мой взгляд, представляется вполне обоснованным предположение о том, что лица, наблюдавшие действия модели, с наибольшей вероятностью будут имитировать ее поведение в том случае, если они уже предрасположены вести себя подобным образом. Подростки из выборки, обследованной Маккорд, которые явно копировали своих девиантных отцов, могли уже иметь довольно сильно выраженные антисоциальные склонности. В конце концов, отцы относились к ним без любви и часто конфликтовали с их матерями.</p>
    <p>Лабораторные эксперименты также подтверждают важность подобных диспозиций для имитации поведения модели. По крайней мере в двух исследованиях было показано, что дети, наблюдавшие нападения агрессивного взрослого на другого человека, были особенно склонны копировать его поведение, если перед этим они были фрустрированы. Фрустрация, несомненно, усиливала агрессивные тенденции, и в результате они с готовностью начинали подражать поведению модели – агрессивного взрослого (Hanratty, O’Neal &amp; Sulzer, 1972; Parker &amp; Rogers, 1981). Вне лаборатории подростки, подвергающиеся частым фрустрациям и суровому обращению родителей, часто становятся склонными подражать антисоциальному поведению своих девиантных отцов.</p>
    <subtitle><emphasis>Власть модели по отношению к наблюдающему ребенку</emphasis></subtitle>
    <p>Влиянию на сыновей девиантных отцов, обследованных в Массачусетсе, может способствовать еще один фактор. Представим себе, как сыновья могли бы относиться к своим холодным и нелюбящим отцам.</p>
    <p>Быть может, подростки тосковали по родительской любви и поддержке и их отцы время от времени все-таки проявляли нежные чувства по отношению к своим детям. Однако они, вероятно, настолько же часто фрустрировали и наказывали сыновей. Если это так, то мальчики могли рассматривать своих отцов как источник и наград и наказаний и, следовательно, как лиц, обладающих значительной властью над ними. В результате, как и было продемонстрировано экспериментально в исследовании А. Бандуры, Д. Росс и Ш. Росс, дети с особенной готовностью имитируют поведение взрослых, от которых они зависят и которые обладают властью – распределяют награды и наказания (Bandura, Ross &amp; Ross, 1963 b).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 4</p>
     <p>Насилие в обществе</p>
    </title>
    <subtitle><emphasis>Число убийств стремительно растет во всех крупных городах США</emphasis></subtitle>
    <cite>
     <p>Филадельфия, 17 июля. Тревожный рост числа убийств, зафиксированный в прошлом году, продолжается и в нынешнем. Наблюдатели связывают этот подъем с распространением наркотиков, оружия и установившейся среди молодежи тенденцией начинать карьеру с пистолетом в руке…</p>
     <p>Статистика вызывает тревогу полиции и прокуратуры, некоторые представители органов правопорядка описывают ситуацию в стране в мрачных красках. «Уровень убийств достиг максимума, – сказал окружной прокурор Филадельфии Рональд Д. Кастилле (Ronald D. Castille). – Три недели назад всего за 48 часов было убито 11 человек».</p>
     <p>«Главная причина роста насилия, – говорит он, – в легкой доступности оружия и воздействии наркотиков».</p>
     <p>…В 1988 г. в Чикаго было совершено 660 убийств. В прошлом, 1989-м, их число выросло до 742, включая 29 убийств детей, 7 непредумышленных убийств и 2 случая эвтаназии. По данным полиции, 22 % убийств связано с бытовыми ссорами, 24 % – с наркотиками.</p>
     <text-author>М. Д. Хиндэ (М. D. Hinds), New York Times, 18 июля 1990 г.</text-author>
    </cite>
    <p>Это печальное свидетельство волны жестоких преступлений, захлестнувшей современные Соединенные Штаты, было опубликовано на первой странице New York Times.</p>
    <subtitle><emphasis>Насилие в масс-медиа. Занимательно, информативно, поучительно и… опасно?</emphasis></subtitle>
    <cite>
     <p>Ежегодно рекламодатели тратят миллиарды долларов, уверовав в то, что телевидение способно повлиять на поведение человека. Представители телеиндустрии с энтузиазмом соглашаются с ними, утверждая при этом, что программы, содержащие сцены насилия, никоим образом подобного влияния не оказывают. Но проведенные исследования совершенно определенно свидетельствуют: насилие в телевизионных программах может иметь и имеет неблагоприятное воздействие на аудиторию.</p>
     <p>Национальная Комиссия по расследованию причин и предупреждению насилия. Из официального отчета Комиссии, 23 сентября 1969 г.</p>
    </cite>
    <p>В фильме «Таксист» главный герой, выйдя из себя, заявляет малолетней проститутке, что, если она откажет ему, он убьет одного из политиков. Эта сцена может побудить какого-нибудь легковозбудимого человека на самом деле застрелить известного политика. В марте 1981 года, вскоре после просмотра этого фильма, Джон Хинкли покушался на убийство президента Рональда Рейгана и ранил его – так он пытался завоевать любовь женщины. Позже следователи обнаружили в гостиничном номере Хинкли письмо, адресованное актрисе Джоди Фостер, сыгравшей в фильме проститутку. Потенциальный убийца, очевидно безумно влюбленный в мисс Фостер, писал, что ради нее готов убить президента Рейгана. Средства массовой информации и специалисты-психиатры высказали предположение, что Хинкли действовал в соответствии с фантазией, навеянной этим фильмом (Wall Street Journal, Apr. 2, 1981).</p>
    <p>Может ли насилие, показанное на кино– или телеэкранах, действительно провоцировать агрессию? Допустим, Джон Хинкли подражал герою из фильма «Таксист». Тогда возникает другой вопрос: подобные фильмы влияют только на психически неуравновешенных людей и лиц с крайне агрессивным характером или вид драки может побудить даже сравнительно нормальных людей становиться агрессивнее, чем обычно?</p>
    <p>Широкая общественность сомневается, что увиденное на экране действует не только на психически больных людей, но все же считает, что следует ограничить возможное вредное влияние телевидения и кино для одной категории зрителей – детей. Высказываются опасения, что кино и телевидение учат детей тому, что агрессия выгодна, а применение насилия – прекрасный способ добиться цели.</p>
    <p>Такие опасения существуют уже давно. Комитеты Сената США, Комиссия при президенте и Национальный Институт психического здоровья, разнообразные психологические и психиатрические организации – все они выражают серьезную обеспокоенность той безграничной жестокостью, которую выплескивает на детей коммерческое телевидение. Многочисленные эксперты свидетельствуют, что дети приобретают агрессивные наклонности, подвергаясь постоянному воздействию демонстрируемого по телевидению насилия. Единодушие специалистов было столь велико, а результаты исследований столь убедительны, что в 1972 году высший медицинский чиновник федерального правительства, главный хирург США Джесси Стейнфилд (Jesse Steinfield) заявил:</p>
    <empty-line/>
    <p>Существует причинная связь между жестокостью, демонстрируемой на экранах телевизоров, и последующим антисоциальным поведением; эта зависимость настолько очевидна, что в необходимости принятия соответствующих шагов со стороны ответственных органов, ТВ– индустрии, правительства и граждан мало кто сомневается.</p>
    <p>По-видимому, эту точку зрения разделяют даже чиновники от телевидения. Президент американской радиовещательной компании пообещал, что телеиндустрия будет реформироваться:</p>
    <p><emphasis>Теперь, когда мы уверены в том, что демонстрация насилия способна привести к повышению агрессивных склонностей у детей, мы будем следить за составлением наших телепрограмм</emphasis><sup><emphasis>61</emphasis></sup>.</p>
    <p>Однако вскоре тонкий лед согласия сломался и началась острая полемика по вопросу о том, насколько велико влияние экранной жестокости на среднего телезрителя. С экранов телевизоров на нас обрушивается ничуть не меньше стрельбы, драк и убийств, чем тридцать лет назад. Как подсчитали Джордж Гербнер (George Gerbner) и его коллеги из университета Пенсильвании, начиная с 1967 года на каналах телевещания в прайм-тайм в среднем в час демонстрировалось до пяти-шести актов насилия. Группа Гербнера также установила, что в 1989 году около 70 % программ, показанных в прайм-тайм, содержали сцены насилия и что эта цифра доходила до 90 % в те часы, когда перед телеэкранами вероятнее всего устраивались дети<sup>62</sup>.</p>
    <p>И все же, оказывает ли на нас какое-либо влияние тот поток агрессии, который обрушивают на наши головы средства массовой информации? Если да, то являются ли дети и психически нездоровые люди единственными, на кого влияют сцены насилия, уведенные в кино или на телевидении? Что говорят на эту тему научные исследования?</p>
    <p>В этой главе мы покажем, что иногда воспроизведение сцен насилия в средствах массовой информации действительно увеличивает вероятность последующего проявления агрессии как со стороны детей и сравнительно нормальных взрослых людей, так и со стороны тех, кто эмоционально неуравновешен. Вы также увидите, что это вероятное усиление агрессии может быть обусловлено как временным влиянием, так и более постоянным научением. Хотя со временем принцип составления ТВ-программ не изменился, а большинство исследований медиа-эффектов подверглось критике, исследователям человеческого поведения удалось немало узнать о возможных последствиях демонстрации жестокости в кино и по телевидению. В этой главе подытоживаются результаты этих изысканий.</p>
    <p>Наш обзор разделен на две части. Первый параграф посвящен немедленным или относительно кратковременным эффектам от изображения изнасилований и убийств в средствах массовой информации, начиная с преступлений-имитаций. Этой начальной теме мы уделяем много внимания, чтобы подчеркнуть два главных момента: во-первых, СМИ, просто сообщая новости или стремясь развлечь, могут иметь более обширное влияние на социальную агрессию, чем принято думать. Во-вторых, некоторые из психологических процессов, усиливающих агрессивные реакции на художественные фильмы, имеют место в случаях преступлений-имитаций. Я расскажу об опытах, целью которых было изучение краткосрочных последствий просмотра сцен драк и убийств из кинофильмов и телепрограмм. Основное внимание фокусируется на вопросе, при каких условиях сцены насилия на телевидении с большей вероятностью могут усиливать агрессию. Во втором параграфе рассматриваются долгосрочные последствия частых просмотров сцен насилия, которыми нас перекармливает телевидение. В завершение я предложу несколько способов ослабления этих пагубных эффектов.</p>
    <subtitle><emphasis>Насилие на экранах и печатных страницах: немедленный эффект. Преступления-имитации: заразность насилия. «Эпидемия преступлений распространяется по линиям телеграфа»</emphasis></subtitle>
    <p>Дело Джона Хинкли – наглядный пример того, как изощренно и глубоко средства массовой информации могут влиять на уровень агрессивности современного общества. Не только его попытка убить президента Рейгана была явно спровоцирована фильмом, но и само это покушение, которое широко освещалось в прессе, по радио и телевидению, вероятно, побудило других людей копировать его агрессию. По словам представителя Секретной службы (правительственной службы охраны президента), в первые дни после покушения угроза жизни президента резко возросла. Далее он заметил, что в этом не было ничего необычного. За попытками убить президента часто следует резкий рост числа устных и письменных угроз в его адрес.</p>
    <p>Именно такой рост имел место шестью годами ранее, в сентябре 1975 года, после того как Линетт Фромме пыталась застрелить президента Джеральда Форда. Согласно статистике, представленной секретной службой, в первые три недели после покушения в адрес президента Форда пришло 320 угроз в сравнении с обычными 100 угрозами за такой же период времени. Естественно, каждое подобное угрожающее послание требует проверки, поскольку всегда может найтись тот, кто способен реализовать свои слова. И действительно, примерно через две недели после попытки Линетт Фромме в президента Форда стреляла Сара Джейн Мур. Очевидно, что покушения являются источником опасности для всех видных политических деятелей. Хьюберт Хамфри, вице-президент во времена Линдона Джонсона и сам трижды кандидат в президенты, так прокомментировал второе покушение на жизнь президента Форда: «Встречаются люди, которые в ту минуту, когда видят такую попытку или слышат о ней, по той или иной причине… хотят совершить то же самое» (Wisconsin StateJournal, Apr. 3, 1981; Capital Times, Apr. 1, 1981).</p>
    <p>Другие случаи из жизни знаменитостей также подтверждают заразность насилия, распространяющегося вместе с новостями о сенсационных преступлениях. Несколько убийств, случившихся в 1966 году, представляют особый интерес для анализа, который я предложу позже в этой главе. Ричард Спек убил восемь медсестер в Чикаго, штат Иллинойс, в июле 1966 года. В августе того же года Чарльз Уитмен расстрелял 45 человек с башни Техасского университета в г. Остин. Три месяца спустя в Аризоне Роберт Смит, 18-летний ученик старшего класса, отправился на курсы косметологии и убил там четырех женщин и ребенка. Позже он рассказал полиции, что мысль о массовом убийстве возникла у него после того, как он прочитал в газете о Спеке и Уитмене. Смит также сказал, что планировал стрельбу с тех пор, как родители подарили ему на день рождения спортивный пистолет (см.: Bercowitz &amp; Macaulay, 1971). К этим случаям мы еще вернемся в этой главе.</p>
    <p>Мы много слышим о преступлениях-имитациях, и социологи уже давно знают о подобном феномене. Еще в 1890 году французский социолог Габриэль Тард (Gabriel Tarde) писал о «суггесто-подражательных нападениях», говоря, что с распространением сообщений о жестоких преступлениях (в то время по телеграфу) у восприимчивых людей рождаются агрессивные идеи, а некоторые из них даже прямо копируют описанное в сообщениях поведение. Тард утверждал, что такой эффект имели убийства, совершенные знаменитым Джеком-Потрошителем в Лондоне в 1888 году:</p>
    <cite>
     <p>Менее чем через год в этом огромном городе было совершено целых восемь абсолютно идентичных преступлений, И это ещё не все; затем последовало повторение этих преступлений за пределами… столицы (и за границей). Инфекционная эпидемия распространяется по воздуху или ветру; эпидемия преступлений идет по линиям телеграфа (Tarde, 1912, р. 340–341).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Статистические данные о заразности насилия</emphasis></subtitle>
    <p>Факты говорят о том, что преступления-имитации не относятся к разряду крайне редких. Они случаются с определенной регулярностью, хотя нельзя говорить и об их неизбежности. Более двадцати лет назад мы с моей коллегой Жаклин Маколей (Jacqueline Macaulay) решили выяснить, приводят ли сенсационные акты насилия к витку жестоких преступлений в масштабах страны. С этой целью мы проанализировали данные Федерального Бюро Расследований (ФБР) но сорока американским городам. Мы составили перечень жестоких преступлений – убийств, нападений при отягчающих обстоятельствах, изнасилований и грабежей – и, воспользовавшись методами статистики, попытались выявить, как изменяется уровень преступности в зависимости от таких параметров, как величина города и месяц года. Неожиданные и нетипичные изменения в списке преступлений были обнаружены после убийства президента Джона Ф. Кеннеди в ноябре 1963 года. Хотя год от года число жестоких преступлений в общем возрастало, за убийством Кеннеди последовал сначала (через месяц) относительный их спад и затем резкий скачок в течение следующих нескольких месяцев (позже я попытаюсь объяснить такого рода резкие колебания). Интересно, что составленный нами перечень ненасильственных преступлений (воровство, кражи со взломом, угоны автомобилей) не подпадал под эту схему. Наши результаты получили дальнейшее подтверждение, когда за преступлениями Спека и Уитмена также последовал внезапный рост уровня насильственных преступлений по сравнению с цифрами, которых можно было ожидать исходя из общей тенденции. Роберт Смит был не единственным, чью жестокость спровоцировали газетные колонки новостей (Bercowitz &amp; Macaulay, 1971).</p>
    <p>Мы не можем точно сказать, почему происходит подобный резкий рост числа жестоких преступлений. Однако в ФБР уверены, что ни одно неожиданное изменение в полицейских процедурах или правилах нельзя считать основанием для такого скачка. Думается, убийство президента Кеннеди могло усилить беспокойство правоохранительных органов о поддержании законности и порядка и заставить их быть более внимательными к происходящему вокруг, но трудно поверить, чтобы инциденты со Спеком и Уитменом также вызвали озабоченность полиции по всей стране. Более чем вероятно, что внезапный и кратковременный рост жестоких преступлений стал реакцией на сообщения в прессе.</p>
    <subtitle><emphasis>Исследования Д. Филипса о заразности насилия</emphasis></subtitle>
    <p>Возможно, самое известное и наверняка самое противоречивое исследование заразной природы насилия принадлежит социологу Дэвиду Филипсу (David Phillips) из Калифорнийского университета Сан-Диего. Одни из его выводов подверглись критике, другие были подтверждены независимыми исследователями. Стоит поближе познакомиться с отдельными его работами, поскольку они имеют как теоретическое, так и практическое значение. В них указывается, что сообщения в новостях, а также художественные фильмы и ТВ-программы могут оказывать социально неблагоприятное влияние на аудиторию, что эти последствия могут быть сравнительно кратковременными и необязательно являются результатом длительного научения агрессивному поведению и что взрослые наравне с детьми могут подвергаться воздействию масс-медиа.</p>
    <subtitle><emphasis>Заразность суицида</emphasis></subtitle>
    <p>Филипс начал свои изыскания с подсчета самоубийств-имитаций. Он составил список из 35 случаев самоубийств, освещавшихся в национальных средствах массовой информации с 1947 по 1968 год.</p>
    <p>Затем он использовал официальные документы для определения числа суицидов, имевших место в США в течение трех периодов: в месяц до совершения суицида известной личностью, в месяц совершения суицида и в месяц после него. Как показывает рисунок, если эти 35 широко освещенных в СМИ самоубийств рассматривать вместе, то становится очевидным, что в месяц смерти знаменитости из жизни добровольно уходит больше людей, чем обычно. «Превышение» числа самоубийств не было слишком высоким в расчете на каждый случай – в среднем по стране произошло всего на 28 самоубийств больше, чем в другое время, – но тем не менее было очевидно, что сообщения в новостях имели определенное (статистически значимое) воздействие.</p>
    <p>Заразность суицида не ограничивается Соединенными Штатами. Проанализировав британскую статистику, Филипс получил в целом те же результаты. Так же как в США, в Великобритании суициды, получившие «широкую прессу», привели к заметному росту числа людей, которые явно последовали этим примерам. Вам может быть небезынтересно узнать, что смерть Мерилин Монро в августе 1962 года вызвала 12 %-ный рост самоубийств в США по сравнению с ожидаемым уровнем и 10 %-ный рост – в Великобритании. Более того, чем шире в обеих странах освещалось какое-либо самоубийство на страницах национальной периодической печати, тем выше в сравнении с ожидаемым было число суицидов<sup>63</sup>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_027.jpg"/>
    <p>Колебания числа самоубийств в США в месяц до самоубийств, в месяц самоубийств и в месяц после самоубийств, широко освещенных в прессе, по всем случаям (Phillips, 1974). (Copyright by the American Psychological Assossiation).</p>
    <empty-line/>
    <p>Филипс утверждает, что суицид более заразен, чем думают многие. Даже некоторые авто– и авиакатастрофы, считает он, могут быть на самом деле хорошо обдуманными самоубийствами, спровоцированными новостями о смерти известных людей. В одном из его исследований отмечается, что после освещения в СМИ одного из суицидов число автомобильных аварий со смертельным исходом выросло более чем на 30 %, причем этот рост достиг пика на третий день после сообщения. Как и другие его работы, данное исследование свидетельствует о том, что чем больше аудитория программ новостей, тем выше был рост смертей в транспортных авариях<sup>64</sup>.</p>
    <p>Хотя в отношении ряда исследований Филипса высказываются сомнения, он сумел опровергнуть некоторые аргументы своих критиков<sup>65</sup>. Взятые вместе, его работы наглядно доказывают, что отдельные самоубийства вызваны сообщениями в печати и теленовостях о добровольном уходе из жизни известных людей. «Имитаторы», несомненно, и раньше задумывались о том, чтобы свести счеты с жизнью, но некоторые из них наверняка бы передумали и продолжали бы жить, не столкнись они с сообщениями о «звездных» суицидах.</p>
    <subtitle><emphasis>Влияние информации об агрессии на уровень убийств</emphasis></subtitle>
    <p>Воодушевленный своим успехом в сборе доказательств о заразности самоубийств, Филипс взялся за исследование вопроса о том, насколько сильное воздействие оказывает широкое освещение агрессивных столкновений на случаи убийств в США. Разумеется, он не думал, что каждый случай применения насилия обязательно приводит к незамедлительному росту числа убийств. По мнению Филлипса, эффектно обставленный акт насилия может и не побудить других действовать агрессивно, если в новостях рассказывается, что преступники понесли наказание за свои злодеяния.</p>
    <subtitle><emphasis>Профессиональные боксерские бои наводят на мысли о насилии</emphasis></subtitle>
    <p>Боксерские бои за чемпионский титул – хороший пример ненаказуемых агрессивных столкновений, санкционированных обществом. Филипс предположил, что такие спортивные события в действительности могут привести к увеличению жестоких преступлений.</p>
    <p>Для проверки своих смелых гипотез Филипс провел сложный статистический анализ (в котором учитывались время года, праздничные дни и дни недели), изучив колебания количества ежедневных убийств в США до и после чемпионатов по боксу в тяжелом весе в период с 1973 по 1978 год. Он обнаружил, что бои имеют небольшой, но статистически значимый эффект с максимальным влиянием в первые три дня после боев. Каждая схватка (из выборки Филлипса) привела к росту числа убийств по сравнению с обычным уровнем примерно на 12 случаев (в масштабах страны). Согласно теории Филлипса, «лишних» убийств было больше тогда, когда в вечерних новостях на всю страну сообщали о чемпионате (Phillips, 1986).</p>
    <p>Только задумайтесь. Спортивные соревнования призваны развлекать аудиторию, и какая-то часть людей действительно получает удовольствие, следя за ними. Но если признать результаты, полученные Филлипсом (а я думаю, они верны), значит, встречаются люди, которые, по-видимому, действительно черпают жестокие идеи из ТВ и газет, сообщающих об агрессивных поединках, а кое-кто из таких людей даже воплощает свои мысли в насильственных действиях. Более детальное описание этого процесса дается ниже в этой главе.</p>
    <subtitle><emphasis>Экспериментальные исследования кратковременного воздействия сцен насилия в масс-медиа</emphasis></subtitle>
    <p>Увеличивает ли насилие в средствах массовой информации вероятность проявления агрессине?</p>
    <p>Я высказал предположение, что новости о насильственных событиях могут разбудить жестокость в некоторых зрителях, слушателях и читателях этих новостей. То же самое можно сказать о воздействии кино, которое призвано развлекать, а не нести информацию. Изображение дерущихся и убивающих друг друга людей может усилить в зрителях их агрессивные наклонности. Однако немало психологов сомневаются в существовании такого влияния. Например, Джонатан Фридман (Jonathan Freedman) настаивает, что имеющиеся «свидетельства не подтверждают мысль, что просмотр фильмов со сценами насилия вызывает агрессию». Другие скептики утверждают, что наблюдение за агрессивными действиями киногероев оказывает в лучшем случае лишь незначительное влияние на поведение наблюдателя<sup>66</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты лабораторных экспериментов</emphasis></subtitle>
    <p>Я же, в свою очередь, присоединяюсь к тем, кто полагает, что значительная часть экспериментальных исследований со всей очевидностью доказывает: фильмы с жестокими, кровавыми сценами способны повысить вероятность агрессивного поведения зрителей. Это влияние варьируется в диапазоне от «слабого» до «среднего». Статистический анализ результатов 31 лабораторного опыта, проведенный Эндисоном (Andison), резюмирует некоторые из этих доказательств. Большинство исследований демонстрирует, что просмотр сцен насилия в кино приводит к повышению уровня агрессивности у людей. Правда, более половины исследований показали, что фильмы такого рода имеют лишь умеренное влияние на поведение людей (Andison, 1977).</p>
    <subtitle><emphasis>Оценка более реалистической агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Подобный анализ провели Венди Вуд (Wendy Wood) и ее коллеги из университета А&amp;М в Техасе. Возможно, он покажется вам более убедительным. Поскольку в научных кругах росли сомнения относительно предполагаемой искусственности лабораторных измерений агрессии, группа Вуд сфокусировала внимание на 28 отдельных опытах, в которых испытуемые имели возможность естественно и свободно выступать против других людей (Wood, Wong &amp; Chachere, 1991).</p>
    <subtitle><emphasis>Бельгийский эксперимент Лейенса</emphasis></subtitle>
    <p><emphasis>Опыт, проведенный Жаком-Филиппом Лейенсом и Леонсио Камино (Jacques-Philippe Leyens &amp; Leoncio Camino) в бельгийском университете г. Левена, – это исследование в ключе работы психологов из Техасского университета. В эксперименте участвовали подростки, обитатели детских исправительных заведений. На время эксперимента всех их поселили в четырех коттеджах. Сначала инструкторы-наблюдатели измерили исходный уровень агрессивности каждого мальчика. Через неделю после этого, на второй стадии эксперимента (которая длилась пять дней), в коттеджах каждый вечер показывали художественные фильмы. При этом в одних коттеджах демонстрировались «агрессивные» фильмы, а в других – неагрессивные. Всю неделю наблюдатели анализировали поведение мальчиков. Наконец в течение следующей недели подросткам не показывали никаких фильмов, но ежедневные наблюдения за их поведением продолжались. Я расскажу вам только об агрессии подростков, зафиксированной в те пять вечеров второй недели, когда демонстрировались фильмы, поскольку Вуд и ее коллеги также основное внимание уделяли поведению испытуемых сразу после просмотра фильма. Для краткости ограничимся физическими нападками мальчиков друг на друга. Из рисунка. видно, что просмотр «агрессивных» фильмов привел к тому, что подростки стали более агрессивными по отношению к соседям по коттеджу, независимо от того, насколько часто происходили ссоры между ними в первую неделю. Для сравнения: у мальчиков, смотревших нейтральные фильмы, частота нападок друг на друга либо снизилась, либо осталась прежней. Лейенс также обнаружил (и это важно отметить), что повышенная агрессивность, наблюдаемая в коттеджах, где показывали фильмы со сценами насилия, не была вызвана просто увеличением уровня активности; мальчиков намеренно провоцировали на агрессию. Эти фильмы определенно стимулировали агрессивность подростков</emphasis><sup><emphasis>67</emphasis></sup>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_028.jpg"/>
    <p>Средние уровни физической агрессии среди подростков вскоре после просмотра кинофильмов (Данные из работы Leyens, Camino, Parker, S, (1975) as reported in Parker, Berkowitz, Leyens, West, &amp; Sebastian (1977), p. 155. Copyright 1975 by the American Psychoiogicat Association).</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><emphasis>Результаты, полученные Вуд в ходе анализа всех работ</emphasis></subtitle>
    <p>Бельгийские результаты Лейенса ни в коем случае не являются нетипичными. Результаты работ, изученных Вуд и ее коллегами, в общем повторяли результаты исследований, изученных Эндисоном, даже при том, что техасские ученые занимались исключительно исследованиями «естественных» форм агрессии. Примерно в 70 % экспериментов, изученных техасской группой, просмотр «агрессивных» фильмов приводил к большей агрессивности, чем просмотр нейтральных фильмов у контрольной группы. Более того, оценив разницу в показателях, Вуд и ее коллеги пришли к выводу, что слова: «изображение насилия в средствах массовой информации в среднем влияет на уровень агрессивности человека, колеблясь в диапазоне от слабого до среднего» – это типичный прогноз социальной психологии<sup>68</sup>.</p>
    <p>Хотим предостеречь вас от неправильного понимания слов «от слабого до среднего», что свойственно отдельным критикам исследований средств массовой информации. Вуд отмечает, что даже слабое влияние не обязательно является незначительным. По ее оценкам, основанным на статистическом анализе, пусть малая часть молодых людей, смотревших фильмы со сценами насилия, могут стать более агрессивными, но тем не менее эта малая часть значимая и ее следует воспринимать всерьез, памятуя об огромном размере медиа-аудитории.</p>
    <p>Поскольку средства телевещания показывают фильмы многим миллионам телезрителей, по всей стране в течение любой недели может произойти на несколько сот серьезных актов насилия большее, чем их было бы в том случае, если бы такие фильмы не демонстрировались.</p>
    <subtitle><emphasis>Насилие в средствах массовой информации под микроскопом: когда и почему «агрессивные» фильмы влияют на агрессивность</emphasis></subtitle>
    <p>Итак, перед большей частью исследователей уже не стоит вопрос о том, повышают ли сообщения в СМИ, содержащие информацию о насилии, вероятность того, что в дальнейшем уровень агрессии возрастет. Но возникает другой вопрос: когда и почему этот эффект имеет место. К нему мы и обратимся. Вы увидите, что не все «агрессивные» фильмы одинаковы и что только отдельные агрессивные сцены способны иметь последействие. Фактически некоторые изображения насилия могут даже ослабить порыв зрителей напасть на своих врагов. Ниже мы выделим условия, ограничивающие вредные влияния сцен насилия, а также представим теоретический анализ медиа-эффектов, который одновременно является попыткой объяснить исключения и поможет понять как природу преступлений-имитаций, так и воздействия сцен насилия в художественном кино. Ввиду недостатка места мы не сможем познакомить вас со многими интересными и важными экспериментами, поэтому наш обзор исследований будет очень выборочным<sup>69</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Эффект прайминга от агрессивных сцен: люди заражаются идеями</emphasis></subtitle>
    <p>Прежде чем продолжить, я должен напомнить, что говорю сейчас только об относительно непосредственном и скоротечном воздействии изображения насилия на телевидении и в кино или чтения о нем, но не о долговременных последствиях частого просмотра сцен насилия. Даже кратковременные эффекты могут быть довольно сложными: несомненно, они находятся под влиянием разнообразных психологических процессов. Я полагаю, что будет полезно объяснить это последействие с точки зрения понятия «прайминга», с которым я познакомил вас ранее. Позвольте мне напомнить вам о том, что подразумевается под праймингом.</p>
    <subtitle><emphasis>Понятие «прайминга»</emphasis></subtitle>
    <p>Центральная идея понятил «прайминга» (от англ. prime – заряжать, воспламенять) такова: когда люди сталкиваются с неким стимулом (или событием), имеющим частное значение, им в голову приходят другие идеи с точно таким же значением. Эти мысли в свою очередь могут активизировать и другие семантически родственные им идеи и даже склонить к действию.</p>
    <cite>
     <p>Один из опытов, иллюстрирует этот принцип в действии. Чарльз Карвер (Charles Carver) и его коллеги предложили испытуемым несколько наборов из четырех слов и просили составить из каждого набора законченные трехсловные предложения. В той группе студентов, где условием эксперимента была «агрессивная зарядка», 80 % наборов слов содержали слово с агрессивной коннотацией. Например, один набор состоял из слов «ударил ее он их», следовательно, из него могло получиться предложение «Он ударил ее». Сразу после того, как студенты составили предложения, они получили задание «наказать» своих коллег за допущенные ошибки. Испытуемые в группе с агрессивным праймингом прибегли к значительно более суровым санкциям, чем студенты из других групп. Агрессивные мысли, которые активизировались в испытуемых в процессе составления агрессивных предложений, по-видимому, заставили их дать враждебную оценку работам других студентов и, возможно также, пробудили их агрессивные наклонности (Carver, Ganellen, Framing &amp; Chambers, 1983).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Понятие прайминга применительно к сценам насилия в масс-медиа</emphasis></subtitle>
    <p>Как уже говорилось, именно явления подобного рода способствуют агрессивному поведению, которое является результатом просмотра теле– или кинопрограмм со сценами насилия или знакомства с газетными новостями о человеческой жестокости. Люди заражаются агрессивными идеями. Этот эффект знаком многим. Несколько лет назад один журналист спросил вожака нью-йоркской банды подростков, какие телепрограммы больше всего нравятся молодежи. Парень перечислил программы, изобилующие стрельбой и убийствами, но добавил, что не любит, когда по телевизору показывают изнасилования. По его мнению, подобные сцены «[внушают] парням ненужные идеи… Они выходят из дому и делают то же самое – просто так» (Gale, W.).</p>
    <p>Возможно, парень прав. Трудно сказать, делают они это «просто так» или по какой-то причине. Но многие люди, угрожавшие президенту Рейгану после покушения на него, или те, кто совершал насилие под впечатлением от убийства президента Кеннеди или после широко освещавшегося чемпионата по боксу, вероятно, получили агрессивную зарядку от ставших отправными агрессивных историй в СМИ и воплотили свои мысли о насилии в насильственные действия.</p>
    <cite>
     <p>Эксперимент, проведенный Чарльзом Тернером и Джоном Лейтоном (Charles Turner &amp; John Layton) в университете Солт-Лейк-Сити, штат Юта, помогает понять психологические аспекты этого процесса. Исследователи дали студентам списки слов на запоминание, а затем поручили каждому «наказать» другого студента за ошибки в ходе «проверки» выученного. В этом задании самыми строгими учителями оказались те, кому достались легко визуализируемые слова, обладающие четкой агрессивной коннотацией (например, «пистолет», «нокаут», «столкновение»). Испытуемые, запомнившие агрессивные, но менее легко визуализируемые слова (например, «гнев», «враг», наказание») или выучившие только нейтральные слова (какова бы ни была их образная ценность), налагали менее суровые наказания (Turner &amp; Layton, 1976).</p>
    </cite>
    <p>Теперь давайте через призму этого результата рассмотрим обыкновенные жизненные ситуации. Допустим, мы слышим, что два человека напали на третьего и ранили его. Такое нетрудно себе представить. Легко визуализируемые события, подобные этому, впоследствии так же легко вспоминаются. (Тернер и Лейтон и другие исследователи доказали этот эффект.) Если, на наш взгляд, в этом происшествии преобладает агрессивный смысл, то есть событие вызывает у нас беспокойство или мы считаем его достойным порицания, то мы не только довольно быстро его запомним; также велика вероятность, что наша память активизирует другие связанные с агрессией идеи, чувства и желание действовать. Схожим образом могут воздействовать сцены насилия в кино. Обычно они легко вспоминаются благодаря своей визуальности, яркости и концептуальной простоте. Когда мы вспоминаем эти сцены, их агрессивное содержание может вызвать у нас связанные с агрессией мысли, чувства и моторные реакции. В таком случае мы вполне способны сделать нечто в русле этих спровоцированных реакций, особенно если на тот момент будут ослаблены наши внутренние запреты на агрессию.</p>
    <p>Работа Брэда Бушмена и Рассела Гина (Brad Bushman &amp; Russell Geen) дает эмпирическое обоснование для моего исследования о том, каким образом наблюдение сцен насилия повышает вероятность дальнейшей агрессии. В их эксперименте испытуемых просили записать мысли, которые придут им на ум во время просмотра короткого отрывка из фильма. Чем жестче была сцена, тем больше агрессивных идей рождалось у испытуемых. Интересно, – и это лишний раз подтверждает мою теорию, – что люди, которым показывали самый жестокий фильм, сильнее всего выражали свой гнев (в сравнении с тем, как они чувствовали себя в начале эксперимента) и у них значительно повышалось кровяное давление<sup>70</sup>. Таким образом, активизирующее событие – в данном случае просмотр кинофильма со сценами насилия – может породить физиологические и</p>
    <subtitle><emphasis>Смысл наблюдаемого насилия</emphasis></subtitle>
    <p>Обсуждая эксперимент Тернера-Лейтона, мы затронули серьезную проблему, которую следует сформулировать точнее: у людей, наблюдающих сцены насилия, не возникнут агрессивные мысли и склонности, если они не интерпретируют увиденные действия как агрессивные. Иными словами, агрессия активизируется, если зрители изначально думают, что видят людей, намеренно пытающихся ранить или убить друг друга.</p>
    <subtitle><emphasis>Являются ли контактные виды спорта жестокими играми?</emphasis></subtitle>
    <p>К такому выводу можно прийти относительно таких контактных видов спорта, как американский футбол. Многие считают его жестокой игрой, и действительно, на некоторых людей футбольная борьба может воздействовать так же, как и насилие в кино. Джеффри Голдстейн и Роберт Арме (Jeffrey Goldstein &amp; Robert Arms) опросили зрителей на футбольном матче и на чемпионате по гимнастике с целью оценить уровень враждебности болельщиков до и после состязаний. Если у тех, кто переживал за гимнастов, не было выявлено никакого обнаружимого эффекта, то футбольные фанаты продемонстрировали значительный рост враждебности, причем независимо от того, болели они за победившую или проигравшую команду.</p>
    <p>Однако не следует рассматривать футбол как агрессивный вид спорта. У соперников нет намерения покалечить друг друга, мы должны видеть в игроках просто хороших спортсменов, энергично добивающихся победы. Не придавая игре агрессивного смысла, зритель не придет к агрессивным мыслям (если он не слишком обеспокоен ходом игры) и, следовательно, не получит стимула к агрессии. С моим коллегой Джо Алиото (Joe Alioto) мы доказали это с помощью следующего опыта.</p>
    <cite>
     <p>Сначала ассистент экспериментатора преднамеренно оскорбил испытуемых, а затем им показали фильм о профессиональном футболе или боксе. Испытуемых из двух групп по-разному подготовили к восприятию фильма: одной группе описали соперников как ожесточенных противников, которые стремятся изничтожить друг друга, другой группе – как невозмутимых профессионалов. Только испытуемые из первой группы увидели в соревнованиях агрессивный смысл. Когда позже всем участникам было предложено «наказать» человека, оскорбившего их в начале эксперимента, то испытуемые, полагавшие, что спортсмены стремились покалечить друг друга, проявили больше агрессии, чем их коллеги из второй группы<sup>71</sup>.</p>
    </cite>
    <p>Итак, наблюдаемая агрессия – в голове самого очевидца. Только если люди толкуют увиденное как агрессию, данное событие активизирует связанные с агрессией идеи и стимулирует их к проявлению агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Наказуема ли увиденная агрессия?</emphasis></subtitle>
    <p>Даже считая наблюдаемое событие агрессивным, зрители тем не менее могут не получить посыла к агрессии, если им четко дали понять, что агрессия наказуема. Допустим, мы видим, как некто избил человека, а потом видим, как драчун расплачивается за свой поступок. Как подчеркивал Альберт Бандура (Albert Bandura), маловероятно, чтобы в этом случае мы стали подражать поведению преступника, и едва ли у нас возникнут мысли, одобряющие агрессию. То же относится и к криминальным сообщениям.</p>
    <subtitle><emphasis>Является ли наблюдаемая агрессия «плохой»?</emphasis></subtitle>
    <p>Мы получим тот же результат, если будем думать, что увиденная агрессия заслуживает морального осуждения. Возьмем тот же гипотетический пример. Допустим, мы узнали, что человек, которого на наших глазах избили, позже умер от полученных травм. Это напоминание, что агрессия зачастую имеет чрезвычайно печальные или даже трагические последствия, может активизировать наши запреты в отношении агрессии и даже уберечь нас от столкновения с тем, кто только что рассердил нас.</p>
    <p>Определенно то же самое относится и к демонстрации насилия в кино. Чрезвычайно агрессивный фильм не спровоцирует усиливающие агрессию мысли и моторные реакции, если зрители расценивают экранные драки, стрельбу и убийства как злодеяния. Но в большинстве подобных фильмов изображаемая агрессия не осуждается. В этом отношении показательны добрые старые вестерны. В этих фильмах никогда не показывают, что кто-то серьезно пострадал в драке или от пули. Персонажи просто падают, но публика не получает напоминания о смерти и уничтожении, которые несет с собой оружие.</p>
    <p>Конечно, в современном жестоком фильме нам почти наверняка покажут тела с кровоточащими рваными ранами от пуль и ножей, но даже в этом случае к концу картины зрители все же приходят к выводу, что для изображенного насилия по большей части имелись достаточные основания. Сколь бы кровожадным ни был фильм, в конечном счете в нем заложена идея о том, что жестокость можно полностью оправдать<sup>72</sup>.</p>
    <p>Однако каким бы ни был исход агрессии в фильме, мы расцениваем поведение, представленное на экране, как «неправильное», если не находим оправданий для агрессора. Приведу пример, поясняющий мою мысль. Возможно, вы видели старый американский фильм <emphasis>Bad Day at Black Rock</emphasis>. Главный герой фильма (в исполнении Спенсера Трейси) едет на запад, в небольшой городок, чтобы выяснить обстоятельства загадочной смерти своего друга. Кое-кто из жителей города недоволен этим, и ему начинают угрожать. Некоторые зрители могут получать удовольствие от того, что «плохие парни» запугивают героя Трейси, поскольку им вообще нравится наблюдать за агрессивными действиями – по крайней мере, такой тип поведения их не возмущает. Эти люди не думают, что запугивать человека – это плохо, и изображение угрожающего поведения вполне способно спровоцировать в них агрессивные идеи и чувства. Настроенное примерно таким же образом незначительное меньшинство американцев не было обеспокоено убийством президента Кеннеди или попытками убить президентов Форда и Рейгана. Именно на таких людях может лежать львиная доля ответственности за рост агрессии и жестоких угроз, который имел место вскоре после совершения этих сенсационных преступлений.</p>
    <p>Моя гипотеза состоит в том, что люди реагируют абсолютно по-разному, когда видят, как угрозы приводятся в действие. Большинство видевших фильм <emphasis>Bad Day at Black Rock</emphasis> несомненно расценивают поведение злодеев по отношению к персонажу Спенсера Трейси как бесчестное. Так и подавляющее большинство американцев было потрясено покушениями на Кеннеди, Форда и Рейгана. Их негативная оценка увиденного преступления не дала возникнуть агрессивным идеям и склонностям, которые могли активизироваться, не имей они твердой позиции на сей счет.</p>
    <p>Однако чаще в кинофильмах не просто демонстрируются грубые, агрессивные сцены. Обычно создатели фильма идут дальше и под конец показывают героя-триумфатора, наказывающего плохих парней. В <emphasis>Bad Day</emphasis> происходит именно так. После того как к Спенсеру Трейси почти весь фильм приставали бандиты, он наконец решает, что с него довольно, и (под аплодисменты зрителей) внезапно обрушивается на своих обидчиков. Как сказал бы автор викторианской эпохи, он отомстил злодеям сполна. Публика обожает такую развязку. Людям нравится смотреть, как обидчики получают по заслугам, и мысли, возникающие под воздействием этой доставляющей удовольствие жестокости, могут на самом деле повысить вероятность того, что кто– то из зрителей после просмотра кинофильма как минимум оскорбит другого человека.</p>
    <p>Я совершенно уверен в таком прогнозе, потому что его подтверждают результаты девяти разных экспериментов, начиная с работы, опубликованной мной в соавторстве с Эдной Роулингз (Edna Rawlings) в 1963 году. Проведенные тогда эксперименты неоднократно повторялись, и не только в моей лаборатории. Во всех исследованиях рассерженные испытуемые-мужчины демонстрировали наибольшую агрессивность по отношению к провоцировавшим их ранее лицам после просмотра фильма, в котором обидчики понесли заслуженное, по общему мнению, наказание. Типичным является и опыт, который я описал в 1965 году.</p>
    <cite>
     <p>Испытуемому говорили, что он получит несколько заданий и будет решать их вместе с другим студентом, поскольку цель эксперимента – изучение психологических реакций на разные виды деятельности. Обоих студентов подключали к некоему аппарату, объясняя, что тот будет фиксировать физиологические изменения организма. На первом этапе требовалось пройти тест на интеллект, и «другой студент», а на самом деле помощник экспериментатора, либо пренебрежительно отзывался о результатах теста испытуемого (тем самым вызывая его гнев), либо держался нейтрально. На втором этапе, следовавшем сразу за первым, оба студента смотрели 6-минутную сцену боксерского поединка из фильма «Чемпион», где персонажа в исполнении Кирка Дугласа сильно избивали. Но перед началом просмотра испытуемым кратко пересказывали содержание фильма, якобы для того, чтобы они лучше поняли эту сцену. Испытуемым из одной группы героя Дугласа характеризовали как хорошего человека, другой группе его описывали как неприятного, злобного типа. Предполагалось, что испытуемые из второй группы должны прийти к мысли, что избиение Кирка Дугласа в финальном бою за кубок – это справедливая агрессия: он получил «то, что заслужил». Студенты из первой группы, напротив, должны были расценить наказание «хорошего парня» как неоправданное. На последнем этапе «другой студент» якобы получал задание поработать над задачами в соседней комнате. Настоящему испытуемому говорили, что он должен оценить каждый ответ своего напарника и «наказывать» его, нажимая на механизм, генерирующий электрические разряды, – за каждый ответ полагалось от одного до десяти разрядов в зависимости от качества ответа. Через несколько минут испытуемому показывали мнимую работу «другого студента» (со средними результатами, продемонстрированными в этом эксперименте). На рисунке показано, сколько разрядов послали напарнику испытуемые из каждой группы; большее число разрядов означает более сильную агрессию. Как вы видите, люди, которых напарник провоцировал обидными замечаниями, наказывали его более жестоко, чем это делали те, кого не обижали. Но еще важнее, что наиболее агрессивными оказались студенты, считавшие агрессию на экране «справедливой». Образ «плохого парня», получившего по заслугам, заставил их поверить (на время), что они поступят правильно, наказав плохого парня в реальной жизни73.</p>
    </cite>
    <image l:href="#i_029.jpg"/>
    <p>Средняя величина агрессии по отношению к напарнику после просмотра фильма, где герой оправданно или неоправданно избит. Агрессия измеряется суммой числа электрических разрядов и длительностью разрядов (Данные из Berkowitz (1965). Copyright 1965 by the American Psychological Association).</p>
    <empty-line/>
    <p>Тот же вывод верен и для аудитории фильма <emphasis>Bad Day at Black Rock</emphasis> (или любого фильма, где главный герой наказывает злодеев). Сценаристы и режиссеры могут возразить, что их фильмы преподают хороший урок, например: «Преступление не приносит выгоды» или «Справедливость всегда торжествует». Однако некоторые зрители покинут кинозал с несколько иной мыслью, а именно: иногда агрессия оправданна. Только что оказавшись свидетелями праведной агрессии, эти люди могут полагать, пусть недолго, что с их стороны будет совершенно правильно заставить страдать того, кто их спровоцировал.</p>
    <subtitle><emphasis>Отождествление себя с киноагрессором</emphasis></subtitle>
    <p>Иногда зрители отождествляют себя с теле– и киногероями, что также влияет на силу их впечатлений от увиденного на экране. Отождествляя себя с одним из персонажей, они, по сути, воображают себя этим человеком. Как следствие, люди эмоционально реагируют на все, что бы ни случилось с «их» персонажем. Если герой – мужчина, который вступает в борьбу, они думают, что вместе с ним дерутся и стреляют в экранных врагов. Поскольку они представляют себя агрессивными, в них легко активизируется широкий спектр агрессивных идей и склонностей.</p>
    <p>Эксперимент Жака-Филиппа Лейенса и Стива Пикуса (Jacques-Philippe &amp; Steve Picus) продемонстрировал, что агрессия усиливается, когда зрители отождествляют себя с киноагрессором. Испытуемых, студентов университета Мэдисона, штат Висконсин, попросили представить себя одним из двух боксеров в короткой схватке за приз (персонажем, который в итоге побеждает). После того как испытуемые видели, что их герой в фильме избивает соперника, они сами наказывали ранее провоцировавшего их человека более строго, чем наказали бы его в иной ситуации (Leyens &amp; Picus, 1973).</p>
    <subtitle><emphasis>Психологическое дистанцирование от кинонасилия</emphasis></subtitle>
    <p>Если психологическая близость к киноагрессору способна впоследствии усилить агрессивность зрителей, то противоположный эффект может иметь место, если зрители психологически дистанцируются от борьбы на экране. Очевидно, что при таком психологическом отстранении снижается вероятность, что наблюдаемая агрессия будет активизировать агрессивные идеи и желание действовать.</p>
    <p>Один из способов достижения эффекта отстранения – сфокусировать внимание на аспектах фильма, не связанных с насилием. Например, Лейенс, Киснерос и Хоссэй (Leyens, Cisneros &amp; Hossay) попросили некоторых испытуемых обратить внимание на художественные аспекты кинокартин, в которых есть агрессия. Позже все участники эксперимента получили возможность наказать человека, обидевшего их до просмотра фильма. Те, кого интересовала эстетика картины, наносили обидчику меньше ударов, чем остальные. Поскольку их занимала не агрессия, а другие вопросы, агрессивное содержание фильма незначительно усиливало агрессивные мысли и склонности (Leyens, Cisneros, &amp; Hossay, 1976).</p>
    <p>Думаю, что смогу объяснить, почему профессиональные кинокритики редко выражают беспокойство по поводу насилия, которым часто изобилуют современные фильмы. Когда критики смотрят фильм, их внимание концентрируется на эстетических и художественных аспектах, что не приводит к стимуляции агрессии. Однако они не осознают, что среди зрителей есть люди с совершенно иными интересами, склонные увлечься наблюдаемой жестокостью и становиться более агрессивными от вида драк и убийств.</p>
    <subtitle><emphasis>Осознание нереальности насилия</emphasis></subtitle>
    <p>Зрители могут также дистанцироваться от происходящего на экране, говоря себе, что это всего лишь вымысел или игра. «Это неправда», – думают они и мысленно отходят от наблюдаемых событий, благодаря чему те меньше на них влияют.</p>
    <p>Некоторые люди интуитивно знают, как достичь этого благотворного психологического дистанцирования во время просмотра фильма, нарушающего их эмоциональное равновесие. Одна журналистка рассказывала о том, что в детстве любила смотреть фильмы ужаса, но в самые пугающие моменты ее всегда охватывал страх. Ее тетя, вместе с которой она смотрела эти фильмы, успокаивала ее, напоминая, что это всего лишь кино. «Помни, – говорила она бодрым голосом, – что вокруг там стоят осветительные приборы, камеры и режиссеры с гримерами, но только на экране их не видно. В общем, это просто выдумка» (James, С. New York Times, May 27,1990).</p>
    <p>Эта женщина была права, когда пыталась обратить внимание ребенка на нереальность происходящего на экране. Знание о вымышленной природе кинособытий может ослабить их эмоционально– возбуждающую способность – и снизить их способность активизировать связанные с агрессией идеи и побуждения. Эксперименты с участием детей и студентов доказывают, что агрессивные сцены с меньшей вероятностью стимулируют усиленную агрессивность, когда зрителям заранее напоминали, что они увидят всего лишь игру актеров в декорациях. Другим молодым людям говорили, что они увидят хронику реальных событий. Когда те и другие после просмотра фильма получили возможность наказать своих коллег, испытуемые, считавшие происходящее на экране вымыслом, оказывались менее агрессивными (см.: Feshbach, 1972; Geen, 1975; Geen &amp; Rakovsky, 1973. Также см.: Berkowitz, 1984, p. 422–423). Их осведомленность о нереальности наблюдаемой борьбы, по-видимому, снижала влияние увиденной агрессии.</p>
    <p>Эти результаты не означают, что вымышленная жестокость всегда менее агрессивна, чем реальные драки и убийства. Для того чтобы психологически дистанцироваться от происходящего, зрители должны быть уверены, что экранные персонажи в действительности не пытаются причинить друг другу вред. Это знание не всегда наличествует.</p>
    <p>Опытные зрители могут самопроизвольно напомнить себе, что это художественный фильм, но дети, вероятно, не всегда помнят, что наблюдают за нереальными событиями. Более того, согласно исследованиям, по сравнению с детьми из более благополучных семей дети из неимущих семей менее склонны говорить себе, что кино – это только вымысел. Возможно, это объясняется тем, что в реальном мире им пришлось пережить немало разочарований и что реальность их собственной жизни была чрезвычайно жестока к ним, не давая сбываться их фантазиям. Как бы ни было, дети из неблагополучных семей могут больше других подвергаться «риску», когда по телевизору показывают передачи и фильмы со сценами насилия<sup>74</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Сохранение влияния информации о насилии</emphasis></subtitle>
    <p>Позвольте напомнить вам, что агрессивные мысли и склонности, активизированные картинами насилия в средствах массовой информации, обычно довольно быстро сходят на нет. По данным Филлипса, как вы помните, шквал преступлений-имитаций обычно прекращается примерно через четыре дня после первых широких сообщений о жестоком преступлении. Один из моих лабораторных опытов также показал, что повышенная агрессивность, вызванная просмотрам фильма с жестокими, кровавыми сценами, практически исчезает в течение часа<sup>75</sup>. (Экспериментальные исследования также обнаружили ослабление эффекта прайминга с течением времени.).</p>
    <p>И все же влияние информации о насилии не всегда столь скоротечно. Это подтверждает пример Роберта Смита, убийцы, о котором я упоминал в начале этой главы. Хотя Смит заявил, что преступления Спека и Уитмена подали ему идею самому совершить массовое убийство, он ждал три месяца, прежде чем открыть пальбу на курсах косметологии в Аризоне. Почему сообщения о зверских преступлениях Спека и Уитмена имели такой устойчивый эффект? И почему убийство президента Кеннеди вызвало рост насильственных преступлений лишь месяц спустя?</p>
    <p>Очевидно, в этих конкретных случаях имело место нечто такое, что продлило усиливающее агрессию влияние сообщений о преступлениях. Мы можем предположить, как все происходило. Вероятно, активизированные агрессивные склонности сохранились у Роберта Смита потому, что у него периодически возникали связанные с насилием фантазии. Упражняясь в стрельбе из спортивного пистолета, подаренного родителями, он мог представлять себе, что стреляет в людей. Это происходило целый месяц после преступлений Спека и Уитмена вплоть до того дня, когда он решил, что пришло время действовать. Воображаемая агрессия с большей вероятностью сохраняет и даже усиливает агрессивные мысли и намерения и с меньшей – вызывает ослабление желания совершить насилие<sup>76</sup>.</p>
    <p>Возможно, СМИ несут ответственность за то долговременное влияние на умы, которое имело убийство президента Кеннеди. Налицо парадокс. Журналисты печатных и вещательных средств информации, конечно, должны были рассказать миру об этом трагическом событии (точно так же, как они обязаны сообщать о других насильственных преступлениях). Однако, рассказывая о событии, вновь и вновь показывая кадры, запечатлевшие убийство, постоянно рассуждая о том, на самом ли деле президента убил Освальд (и если да, то почему он пошел на это), средства массовой информации могли непреднамеренно подбросить склонным к насилию людям агрессивные идеи, а также помочь сохранить эти агрессивные мысли и склонности и через несколько дней и недель.</p>
    <subtitle><emphasis>Реактивация влияний ассоциируемых с агрессией сигналов</emphasis></subtitle>
    <p>Анализ эффекта прайминга от СМИ, на мой взгляд, может легко объяснить описанные выше результаты. По сути, агрессивные мысли, пришедшие на ум в результате другой (не связанной с получением информации) деятельности вскоре после прайминга агрессии, наступившего после просмотра сцен насилия в кино или по телевидению (или после знакомства с газетными новостями, рассказывающими о случаях насилия), могут реактивировать агрессивные мысли и наклонности, рожденные под впечатлением информации из масс-медиа. Так, фантазии о насилии Роберта Смита во время его упражнений в стрельбе предположительно пробудили и пролонгировали прайминг от информации о преступлениях Спека и Уитмена.</p>
    <p>Но еще более удивительно, что определенные виды явно нейтральных стимулов из окружающей среды также способны реактивировать ранее созданный просмотром кинофильма эффект прайминга, даже при том, что эти стимулы неагрессивны по своей природе.</p>
    <p>Приведем один пример. После того как в 1963 году был убит президент Кеннеди, а в 1968-м застрелили его брата Роберта Кеннеди, многие считали, что их третий брат, сенатор Эдвард Кеннеди, также может стать жертвой покушения. Предполагалось, что ассоциация с убитыми братьями каким-то образом может побудить эмоционально неуравновешенного человека покушаться на Эдварда Кеннеди. Иначе говоря, сама его фамилия, либо его вид, либо разговор о нем могли бы реактивировать агрессивные идеи и желания, возникшие еще раньше от сообщений о смерти его братьев<sup>77</sup>.</p>
    <p>Несколько экспериментов, которые я провел с помощью своих студентов в Висконсине, вполне допускают такой тип реактивации. Я опишу только один опыт, отчет о котором мы с Расселом Гином опубликовали в 1966 году.</p>
    <cite>
     <p>В начале эксперимента каждого студента, участвующего в опытах, знакомили якобы еще с одним испытуемым, а на самом деле ассистентом экспериментатора. Этот «другой студент» представлялся одним из трех имен – Бобом Келли, Бобом Данне или Бобом Райли – для того, чтобы варьировать связь имени ассистента с жертвой агрессии из фильма, который предстояло увидеть настоящему испытуемому. Во всех случаях ассистент провоцировал последнего, пренебрежительно отзываясь о результатах выполненного им задания. Затем, как и в других опытах, испытуемому показывали 6-минутный отрывок из фильма – либо сцену боксерского матча из «Чемпиона», либо кадры захватывающих, но неагрессивных автогонок. По окончании просмотра испытуемый получал возможность наказать ассистента электрическими ударами (якобы оценивая качество выполненного тем здания). Имя ассистента ассоциировалось у испытуемого с одним из персонажей фильма. Когда «другой студент» назывался Бобом Келли, То его имя ассоциировалось с жертвой наблюдаемой агрессии, так как по фильму избитый герой Кирка Дугласа носил прозвище «Келли Карлик». Если же ассистента представляли как Боба Данне, то его имя ассоциировалось с именем агрессора-победителя Данне, который в фильме избивает Келли Карлика. Наконец, поскольку в фильме не было персонажа с фамилией Райли, имя Боб Райли не вызывало у испытуемого никаких ассоциаций с боксом.</p>
    </cite>
    <image l:href="#i_030.jpg"/>
    <p>Среднее число ударов, посланных обидчику в зависимости от его имени и типа показанного фильма (Данные из Geen &amp; Berkowitz (1966). Name mediated aggressive cue properties, Journal of Personality, 34, copyright Duke University Press 1966).</p>
    <empty-line/>
    <p>Из рисунков видно, что имя обидчика-ассистента действительно влияло на то, сколько ударов он получал, но эта зависимость обнаруживалась только в тех случаях, когда испытуемому показывали фильм о боксе. В итоге он наказывал ассистента более жестоко, если тот ассоциировался с жертвой увиденной агрессии (в среднем 5,4 раза в сравнении с 4 ударами от испытуемых, чей напарник не ассоциировался с жертвой). Рассерженные испытуемые из этого эксперимента, желавшие расквитаться с обидчиком, имели возможность сделать это и намеревались отомстить – и связь их «мишени» с тем, кого на их глазах только что избили, усиливала агрессию. Возможно, когда испытуемый думал об этом человеке, ассоциативная связь последнего с кем-то, кому был причинен ущерб в результате агрессии, усиливала желание наказать его (Geen &amp; Berkowitz, 1966. Также см.: Berkowitz, 1984, р. 422; Carlson, Marcus-Newhall &amp; Miller, 1990). Этот эксперимент и некоторые другие исследования говорят о следующем: агрессивные склонности, вызванные сценами насилия из фильма, не обязательно направлены в равной степени на всех присутствующих. Целью агрессии скорее всего станут люди определенного типа<sup>78</sup>.</p>
    <cite>
     <p>Возвращаясь к вопросу об Эдварде Кеннеди, признаюсь, что не знаю, почему он, к счастью, избежал судьбы своих братьев и не стал мишенью убийцы. Что бы ни явилось его защитой в первые несколько лет после смерти братьев, я предполагаю, что со времени люди перестали автоматически связывать его с братьями. Ослабление этой самовозникающей ассоциации снижает вероятность того, что он станет жертвой покушения.</p>
     <p>Еще одно замечание: вызванные кинофильмом агрессивные мысли и склонности могут быть реактивированы также видом неодушевленного объекта, каким-то образом напомнившего о фильме. Объект напоминает зрителям об увиденном – и оживляет идеи, чувства и моторные реакции, возникшие у них во время просмотра. Действие внешних сигналов, связанных с агрессией, демонстрирует эксперимент, проведенный под руководством Венди Джозефсон (Wendy Josephson) в университете канадского города Виннипег, провинция Манитоба.</p>
    </cite>
    <p>Нескольким небольшим группам учеников второго и третьего класса средней школы показывали короткие телепередачи со сценами насилия (кадры полицейской операции, в которой бойцы отряда специального назначения SWAT обезвреживают стрелков-убийц) и без таковых (офицеры полиции готовятся к соревнованиям по мотогонкам). После просмотра испытуемым предложили поиграть в хоккей с мячом в спортзале. (Но перед этим всех мальчиков обидели, якобы случайно.) Перед началом игры взрослый инструктор взял у каждого мальчика интервью в стиле прямого репортажа. Для интервью он использовал в одних случаях магнитофон, а в других – переносной радиопередатчик. Таким же передатчиком пользовались в фильме со сценами насилия. Предположительно мальчики, видевшие на экране насилие, должны были вспомнить об агрессии, увидев рацию в руках интервьюера. По окончании интервью началась девятиминутная игра, во время которой два независимых наблюдателя фиксировали все агрессивные действия на площадке. Главный результат эксперимента заключался в том, что самыми агрессивными оказались именно те мальчики, которые смотрели фильм с кадрами насилия и позже видели рацию (связанный с агрессией сигнал). Эти мальчики не просто подражали показанной на экране агрессии – они толкали, пинали и били друг друга. Конечно, отдельные испытуемые были особенно восприимчивы к влиянию агрессивных стимулов. Тщательно анализируя результаты эксперимента, Джозефсон предположила, что просмотр передачи со сценами насилия наряду с сигналом в виде рации очень быстро вызвали агрессивность в склонных к агрессии мальчиках из каждой группы, а их атакующие действия, в свою очередь, спровоцировали ответную реакцию со стороны остальных. Один вид радиопередатчика явно реактивировал агрессивные мысли и моторные реакции, ранее вызванные наблюдением сцен насилия. Эти реакции оказались легковосстановимы, возможно потому, что несколькими минутами раньше мальчиков расстроили, а также в силу их собственной агрессивности (Josephson, 1987).</p>
    <subtitle><emphasis>Растормаживание и десенсибилизация эффектов от наблюдаемой агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Представленный мною теоретический анализ акцентирует провоцирующее (или подстрекающее) влияние насилия, изображаемого в средствах массовой информации: наблюдаемая агрессия или информация об агрессии активизирует (или генерирует) агрессивные мысли и стремления действовать. Другие авторы, например Бандура, предпочитают несколько иную интерпретацию, утверждая, что агрессия, порожденная кино, возникает в результате растормаживания – ослабления существующих у зрителей запретов на агрессию. То есть, по его мнению, вид дерущихся людей побуждает – по крайней мере на короткое время – предрасположенных к агрессии зрителей напасть на тех, кто их раздражает (см.: Thomas, Horton, Lippincott &amp; Drabman, 1977; Liebert &amp; Sprafkin, 1988, p. 138).</p>
    <p>Казалось бы, это два совершенно различных объяснения влияния изображения насилия в СМИ, и они могут развести исследователей в разные стороны. Но вместе с тем их можно совместить, если помнить о главном: вид дерущихся людей способен стимулировать агрессивные мысли. В следующем разделе данной главы я попытаюсь примирить эти точки зрения, но вначале позвольте обратить ваше внимание на еще один эффект от наблюдения агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Эмоциональное притупление</emphasis></subtitle>
    <p>Результаты некоторых экспериментов по изучению влияния изображения насилия в СМИ могут удивить вас, поскольку па первый взгляд противоречат представленным здесь доводам. Согласно отдельным исследованиям, наблюдаемые драки и убийства могут привести к «эмоциональному притуплению», или десенсибилизации, в результате чего аудитория становится относительно индифферентна к агрессии. Как это возможно, если нанесение увечий и убийства на экране предположительно возбуждают зрителей?</p>
    <p>Исследование Маргарет Ханратти Томас, Рональда Драбмена (Margaret Hanratty Thomas, Ronald Drabman) и их коллег наглядно демонстрирует этот эффект десенсибилизации. В одном из их экспериментов дети, смотревшие «агрессивный» фильм, позже не проявили особой обеспокоенности дракой между другими их сверстниками. В отличие от испытуемых из контрольной группы, они явно не торопились разнять ребят, которые всерьез дрались в соседней комнате. Как вы думаете, почему возникшие у зрителей мысли привели к очевидному равнодушию к агрессии? Имея в голове активизированные фильмом агрессивные идеи, эти дети могли полагать (временно), что драка – это нормальное поведение людей.</p>
    <p>В ходе другого эксперимента школьников спрашивали, как, по их мнению, дети их возраста реагировали бы на разнообразные конфликтные ситуации. Дети, которые незадолго до опроса видели «агрессивный» фильм, полагали, что их сверстники будут агрессивнее, чем ожидали дети из контрольной группы, смотревшие нейтральный, неагрессивный фильм.</p>
    <p>Томас и Драбмен провели и другие эксперименты в надежде получить подтверждение явления десенсибилизации. Если люди считают, что агрессия не является чем-то необычным, то, возможно, вид дерущихся людей их не шокирует и не огорчит. Это предположение подтвердилось результатами опыта: предварительный просмотр сцен агрессии из художественного кинофильма вызвал у студентов колледжа более слабое физиологическое возбуждение, чем при последующем просмотре подлинных кадров уличных столкновений. Обнаружилось также, что люди, которые часто видят сцены насилия по телевидению в повседневной жизни, демонстрируют более слабое физиологическое возбуждение в ответ как на театрализованную, так и на реальную агрессию.</p>
    <p>Заключение этих исследователей об изменении эмоционального состояния вполне обоснованно. По их мнению, результаты экспериментов «подтверждают подозрение, что чрезмерно частый показ насилия по телевидению может привести к тому, что население будет все больше привыкать к насилию».</p>
    <p>Однако индифферентность к агрессии, вызванная показом фильмов со сценами насилия, вовсе не означает, что у зрителей ослабнет способность нападать на других людей. Пониженное возбуждение в ответ на вид драки говорит лишь о том, что в данный момент зрители не очень сильно обеспокоены агрессией. На самом деле, испытывая меньше возмущения проявлением насилия, они с большей вероятностью способны напасть на ранее провоцировавшего их человека<sup>79</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Растормаживание и десенсибилизация как результат прайминга</emphasis></subtitle>
    <p>Признаки десенсибилизации к агрессии, вызванной фильмами со сценами насилия, можно объяснить исходя из эффекта прайминга. Все виды агрессивных идей активизируются тогда, когда на экране дерутся, стреляют, убивают. Поскольку у зрителей увиденное не вызывает отвращения или тревоги, «жестокое кино» может стимулировать враждебные мысли по отношению к другим людям. Некоторые зрители могут прийти к мысли, что агрессивное поведение свойственно очень многим. У этих зрителей даже может возникнуть эффект растормаживания, так как они временно убеждены в правильности и приемлемости агрессии. Именно из-за подобных спровоцированных идей показ насилия по телевидению может способствовать увеличению общей десенсибилизации населения к насилию.</p>
    <subtitle><emphasis>Насилие в СМИ: длительные эффекты при повторяющемся воздействии</emphasis></subtitle>
    <p>Если бы родители могли приобрести комплекс регулярного психологического воздействия на своих детей, то едва ли кто-то из них, будучи в здравом уме, остановил бы выбор на сумасшедших стрелках с Запада [sic], буйных психопатах, душевнобольных садистах, дешевых [sic] фиглярах и тому подобных типах, если только родители не строят специфических планов в отношении своих подрастающих отпрысков. Тем не менее примеры такого поведения мы встречаем в миллионах семей – практически без <emphasis>всякой</emphasis> ответственности со стороны взрослых…Современная молодежь воспитывается на массированном воздействии агрессии и насилия, демонстрируемых по телевидению<sup>80</sup>.</p>
    <p>Эта цитата – открытое обвинение в адрес телевидения. Еще в далеком 1963 году Бандура пытался довести до нашего сознания, что среди детей всегда есть такие, кто усваивает не приветствуемые обществом ценности и антисоциальные модели поведения, наблюдая за «сумасшедшими стрелками, буйными психопатами, душевнобольными садистами… и подобными типами», наводняющими телевизионные программы. Хотя психологи все еще спорят о силе этого вредного влияния, если учесть всю ту исследовательскую работу, которая была проведена более чем за тридцать лет, прошедших с того момента, как Бандура написал эти слова, то ничего добавлять уже и не придется<sup>81</sup>. «Массированное воздействие агрессии, демонстрируемой телевидением» способно сформировать в юных умах твердый взгляд на мир и убеждения о том, как следует поступать по отношению к другим людям.</p>
    <subtitle><emphasis>Формирование представлений об обществе у детей. Тезис о культивировании</emphasis></subtitle>
    <p>Я уже говорил, что фильмы со сценами насилия могут оказывать временное влияние на представления детей об окружающих. Увидев агрессию на экране, многие из них думают, что их сверстники тоже способны действовать агрессивно в конфликтной ситуации. В описанном выше эксперименте Томас – Драбмена (Thomas – Drabman) это предположение родилось у детей в результате просмотра всего одного фильма и, вероятно, было кратковременным<sup>82</sup>. Усилится ли ожидание агрессии, если дети будут видеть насилие по телевизору каждый день? Коммерческие телеканалы в Соединенных Штатах рисуют мир, полный драк и убийств. Согласно данным Джорджа Гербнера (George Gerbner) и его коллег из Школы коммуникации Анненберга при Пенсильванском университете, в 1989 году семь из десяти передач, показанных в прайм-тайм, содержали по крайней мере одну-две сцены насилия.</p>
    <p>Но имеет ли это насилие влияние на представление детей об окружающих их людях? По мнению группы Гербнера, однозначно «да». Частые показы зла и насилия по телевидению «культивируют» устойчивое впечатление о мире как ненадежном, злом и опасном.</p>
    <p>Идея Гербнера о культивировании кажется обоснованной, но не следует преувеличивать ее значения. Его исследовательская группа из Пенсильвании представила несколько работ, свидетельствующих о том, что люди, которые часто смотрят телевизор, склонны переоценивать уровень агрессивности общества и полагать, что социальный мир опасен в целом и изначально. Другие исследователи из США, Австралии, Канады и Великобритании возражают против такого обобщения. Некоторые из тех, кто много времени проводит у телевизора, преувеличивают опасности социальной среды, но эта «параноидная» картина мира распространена не столь широко, как предполагает тезис о культивировании. Истина, скорее всего, лежит где-то посередине: ТВ способно влиять на общие представления об окружающем мире, но для телеаудитории в целом эффект культивирования является довольно умеренным<sup>83</sup>.</p>
    <p>Тем не менее было бы ошибкой считать, что телевидение не оказывает никакого влияния на впечатление детей об окружающем мире.</p>
    <p>Рассмотрим эксперимент Брайанта, Карвета и Брауна (Bryant, Carveth &amp; Brown), в котором студенты в течение шести недель с заданной частотой смотрели специально отобранные телепередачи. У одних студентов был облегченный режим: они редко садились перед телевизором; другие же проводили перед ним массу времени, причем минимум 28 часов в неделю смотрели программы в стиле «экшн» и приключения. Через шесть недель испытуемые, в больших количествах наблюдавшие боевые действия и приключения (также с немалыми дозами насилия), пришли к мысли, что мир намного более опасен, чем думают их сверстники, которые нечасто смотрят телевизор. По сравнению с контрольной группой постоянные телезрители сильнее верили в то, что сами могут стать жертвами насилия (Liebert &amp; Sprafkin, 1988, p. 130–140).</p>
    <p>Проанализируем эти данные в более широком контексте. Телевидение – лишь один из потенциальных источников информации об окружающем нас социальном мире. Некоторые люди смотрят телевизор нечасто и потому представляют себе мир не столь злым и опасным. Другие не мыслят жизни без телевизора, но люди, с которыми они общаются, – родители, друзья, соседи, – не ведут себя как персонажи ТВ-программ: те агрессивны и ненадежны, а люди из <emphasis>своего</emphasis> окружения доброжелательные и отзывчивые. Зрители считают телевизионные истории абсолютно нереальными и потому не верят в правдивость картины мира, рисуемой телевидением.</p>
    <p>Однако есть и те, кто более восприимчив к информации, полученной из ТВ-программ. Как правило, это молодые люди из неимущих семей. Молодость и отсутствие образования обусловливают их склонность считать происходящее на экране реальностью. Они с готовностью принимают навязанный телевидением образ человека как ненадежного, подлого и опасного существа, особенно если люди, играющие важную роль в их собственной жизни, вели себя по отношению к ним непоследовательно и жестоко. Чем чаще эти дети сталкиваются с негативной телевизионной картиной социального мира, тем глубже эта картина врастает в их умы, особенно если они не получают иной, противоположной информации<sup>84</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Приобретение агрессивных наклонностей</emphasis></subtitle>
    <p>Помимо передачи идеи о сути окружающего мира, телевидение может научить восприимчивую молодежь тому, как следует действовать в этой угрожающей среде. Этот вывод Национальная Комиссия США по расследованию причин и предотвращению насилия сделала еще в 1969 году. Как заметили специалисты Комиссии, главные герои телевизионных фильмов чаще добиваются успеха, когда нападают на кого-то, чем когда не нападают. «Насилие [часто]… изображается как приемлемое средство достижения желанных целей»<sup>85</sup>. Некоторые дети выучивают этот урок назубок.</p>
    <subtitle><emphasis>Изучение группой Эрона-Хьюсмана долговременных эффектов от телевизионного насилия</emphasis></subtitle>
    <p>Заключение Комиссии по насилию подтверждается столь многочисленными и обстоятельными исследованиями, что рассказать обо всех на страницах книги не представляется возможным. Я познакомлю вас только с результатами, полученными Леонардом Эроном, Роуэллом Хьюсманом и их коллегами в ходе исследований, проведенных в США и других странах<sup>86</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Исследование в округе Колумбия, штат Нью-Йорк</emphasis></subtitle>
    <p>Это исследование служит одним из лучших доказательств долговременных последствий массированного воздействия насилия, демонстрируемого по телевидению. Группа Эрона, как вы помните, собрала информацию о повседневном поведении третьеклассников, проживающих в округе Колумбия, штат Нью-Йорк, опросив самих детей и их родителей. Затем началось постоянное наблюдение за поведением детей, которое продолжалось до тех пор, пока они не стали взрослыми. Как я уже говорил, главным показателем обычной агрессивности каждого испытуемого было мнение о нем/ней одноклассников. В контексте нашего разговора особенно важно то, что исследователи установили (в третьем классе и вновь десять лет спустя), насколько детям нравится смотреть телевизионные программы со сценами насилия<sup>87</sup>.</p>
    <p>Как и в ряде других экспериментов, в этом исследовании обнаружилось, что самыми агрессивными третьеклассниками в округе Колумбии – как среди мальчиков, так и среди девочек – оказались приверженцы телепередач, изображающих насилие. Но означает ли это, что агрессивные дети просто любят наблюдать, как люди нападают друг на друга? Или вид драки способствует их агрессивности? Для того чтобы ответить на эти вопросы, психологи сделали подвыборку из 211 мальчиков, о поведении которых имелась полная информация, и скоррелировали их зрительские предпочтения в третьем классе с уровнем агрессивности десятью годами позже.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_031.jpg"/>
    <p>Взаимосвязь между пристрастием восьмилетних мальчиков к ТВ-программам со сценами насилия и тяжестью совершенных ими преступлений в возрасте 30 лет (Данные из Huesmann (1986). Copyright 1986 by Society for the Psychological Study of Social Issues).</p>
    <empty-line/>
    <p>Получились любопытные результаты. Агрессивность третьеклассников не стала прогнозом их будущих зрительских предпочтений. По прошествии десяти лет их уровень агрессивности оставался в основном прежним, но изменились их зрительские предпочтения. Меж тем третьеклассники, обнаружившие самые сильные пристрастия к телепередачам с кровавыми жестокими сценами – предположительно, они смотрели их часто, – к 19-летнему возрасту стали самыми недоброжелательными и агрессивными юношами из выборки. Пристрастие третьеклассников к ТВ-программам, изображающим насилие, оказалось важным показателем их будущей агрессивности, даже когда их исходный уровень агрессивности считался статистически постоянным – этот вывод еще раз подтверждает теоретическую позицию исследователей. Частые просмотры телепередач со сценами насилия очевидно способствовали развитию агрессивных моделей поведения, независимо от того, насколько агрессивными были мальчики в восемь лет.</p>
    <p>Как вы помните из разговора об агрессивных типах личности в части 2, антисоциальность высокоагрессивных индивидов проявляется по-разному и они чаще своих сверстников вовлечены в противозаконную деятельность. Таким образом, можно предполагать, что частые просмотры ТВ-программ со сценами насилия могут способствовать развитию преступных наклонностей, а также предрасположенности к насилию. Мальчики восьми лет, обнаружившие самые сильные пристрастия к кинофильмам с кровавыми драками и убийствами, с большой вероятностью окажутся среди совершивших тяжкие преступления по достижении ими 30-летнего возраста.</p>
    <subtitle><emphasis>Результаты межнациональных исследований: эксперимент в пяти странах</emphasis></subtitle>
    <p>Эрон и Хьюсман (Eron &amp; Huesmann) не удовлетворились описанными выше результатами. Поскольку большинство исследований эффектов от изображения насилия в СМИ проводилось в Соединенных Штатах, они решили проверить истинность полученных результатов для жителей других стран. Они осознавали, что в других культурах могло сложиться иное отношение к агрессии и что, следовательно, частая демонстрация агрессии может не всюду приводить к одинаковым последствиям.</p>
    <p>Чтобы выяснить, повторятся ли результаты, полученные в округе Колумбия, Эрон и Хьюсман организовали совместное трехгодичное исследование с участием психологов и испытуемых из Австралии, Финляндии, Израиля, Польши, а также одного из пригородов Чикаго. Как и в предыдущем эксперименте, школьников и их родителей опрашивали и тестировали дважды, в начале и в конце исследования. К концу проекта, в 1982 году, было обнаружено, что в главном новые результаты повторяют полученные ранее, но также проявились интересные и заставляющие задуматься различия.</p>
    <p>По некоторым показателям была выявлена положительная взаимосвязь между просмотром телепередач и детской агрессивностью во всех странах, хотя корреляция не всегда была значимой (отчасти по причине небольшого размера отдельных выборок). Во всех странах самые агрессивные дети продемонстрировали, в сравнении с их менее агрессивными сверстниками, следующие особенности: 1) в целом проводили больше времени у телевизора; 2) больше были склонны предпочитать программы со сценами насилия; 3) обычно в большей мере отождествляли себя с телегероями; 4) больше были склонны думать, что насилие, показываемое на экране, правдоподобно.</p>
    <p>Хотя эти корреляции служили ободряющим подтверждением результатов эксперимента в округе Колумбия, психологи стремились найти более веские доказательства важной роли телевидения в формировании антисоциального поведения у детей. Поскольку предрасположенность личности к агрессии имеет тенденцию оставаться стабильной с течением лет, ученые предположили, что агрессивное поведение любого ребенка, проявившееся в начале проекта, должно <emphasis>в определенной мере</emphasis> служить прогнозом его/ее агрессивности через три года. Они хотели выяснить, повысит ли исходная информация о просмотре детьми телепередач точность этого прогноза сверх прогноза, обеспеченного одним лишь знанием исходной агрессивности. Если да, то можно было бы предполагать, что просмотр детьми телепередач способствуют усвоению ими антисоциальных моделей поведения.</p>
    <p>Исследователям удалось доказать, за некоторыми исключениями, свою гипотезу: «В США, Польше, Финляндии, а также в Израиле у детей, проживающих в городах, ранние привычки, связанные с просмотром ТВ-передач, прогнозировали агрессивность детей, даже когда исходная агрессивность детей была статистически регулируемой» (см. статью Хьюсмана в: Huesmann &amp; Eron, 1986).</p>
    <p>Эти результаты, конечно, не означают, что телевидение – это единственный или даже главный фактор, влияющий на поведение подрастающего ребенка. По сути дела, психологи, проводившие это совместное исследование, обнаружили, что поведение родителей также было связано с агрессивностью детей. В большинстве стран – участниц проекта у более агрессивных детей были более жесткие по характеру матери и отцы, которые, в частности, нередко отталкивали от себя своих детей. Судя по статистическому анализу, отношение родителей к детям влияло на ответное отношение к ним детей. Даже при этих условиях чувство разочарования и применяемые родителями наказания, несомненно, также влияли на агрессивность детей, хотя бы до определенной степени.</p>
    <subtitle><emphasis>Понять «почему?»: формирование социальных сценариев</emphasis></subtitle>
    <p>Описанные результаты, наряду с аналогичными данными других исследований, подтверждают истинность нашей позиции. Частое и массированное воздействие насилия, демонстрируемого по телевидению, не является общественным благом и даже может способствовать формированию Антисоциальных моделей поведения. Однако, как я уже не раз отмечал, наблюдаемая агрессия не всегда стимулирует агрессивное поведение. Кроме того, поскольку взаимосвязь между просмотром ТВ-передач и агрессивностью далека от абсолютной, можно сказать, что частое наблюдение за дерущимися на экране людьми не обязательно ведет к развитию высокоагрессивного характера у любого человека. Для того чтобы понять, почему частый просмотр телепередач со сценами насилия влияет на агрессивные наклонности некоторых детей и какие обстоятельства ослабляют или усиливают этот эффект, мы должны создать адекватную теорию научения, которое имеет место, когда дети видят, как на телеэкране люди дерутся, стреляют и убивают друг друга.</p>
    <subtitle><emphasis>«Сценарная» концепция эффектов от просмотра телепередач со сценами насилия</emphasis></subtitle>
    <p>Роуэлл Хьюсман представил еще одну очень перспективную аналитическую работу, посвященную эффектам от изображения насилия средствами массовой информации<sup>88</sup>.</p>
    <p>Опираясь на психологические концепции получения, обработки и сохранения информации, Хьюсман утверждает, что при виде экранных драк у юных телезрителей развивается определенный способ понимания агрессии. Психологи, изучающие когнитивные процессы, назвали бы это созданием сценария, направляющего их ожидания в релевантных ситуациях – в данном случае ожидания последствий агрессии, а также предположения о способе решения определенных социальных проблем. Столкнувшись с трудностями во взаимоотношениях с людьми, юноша или девушка вспомнят сценарий агрессии, который предскажет вероятный ход событий и предпишет оптимальное поведение в сложившихся обстоятельствах. Люди, создающие в высшей степени агрессивные сценарии, вероятно, выберут агрессивные действия как наилучший способ решения проблемы.</p>
    <p>Соглашаясь с формулой «социального научения» Бандуры, Хьюсман подчеркивает, что свои социальные стратегии (т. е. сценарии) дети могут выводить, хотя бы отчасти, из наблюдений за поведением других людей, будь то люди «из плоти и крови» или экранные герои. Хьюсман согласен с анализом Бандуры и в другом: для того чтобы показанное по телевидению насилие дало толчок развитию агрессивных идей, необходимы определенные предпосылки. Во-первых, зрители должны <emphasis>обратить внимание</emphasis> на происходящее на экране. Им не обязательно замечать и анализировать все, что они видят, у них в уме должны отложиться сцены насилия. Хьюсман предполагает, – и это созвучно моему анализу факторов, обусловливающих реакции на насилие, изображаемое средствами массовой информации, – что у некоторых наблюдателей от агрессивной сцены останется особенно яркое впечатление, если они воспринимают ее как правдоподобную и отождествляют себя с экранным агрессором.</p>
    <p>Зрители также должны соответствующим образом интерпретировать (или «кодировать») увиденное. Формировать способствующие агрессии сценарии особенно свойственно детям, если они, к примеру, считают наблюдаемую агрессию «правильным» и «выигрышным» поведением.</p>
    <p>Однако, какова бы ни была ее суть, эта идея может постепенно исчезнуть из памяти, если телезрители периодически не «повторяют» созданные ими понятия. Следовательно, необходимо также учитывать, от чего зависит <emphasis>сохранение</emphasis> индуцированного телевидением сценария. Чем больше человек смотрит телевизор и напоминает себе о том, чему он уже научился, тем сильнее сценарий вживляется в его память. Далее, чем разнообразнее повторы, тем шире диапазон ситуаций, к которым зритель будет применять сценарий. Например, Роберт Смит (открывший пальбу на курсах косметологии в Аризоне) повторял сценарий, возникший у него под впечатлением от преступлений Спека и Уитмена, практикуясь в стрельбе из пистолета.</p>
    <p>Но и сохранение сценария в памяти – это еще не все. Для того чтобы оказать непосредственное действие, сценарий должен быть активизирован. Исходя из эффекта прайминга, Хьюсман полагает, что определенные сигналы (или особенности внешнего окружения) помогают восстановить сценарий в памяти зрителя и привести его в действие. Сценарий агрессивного поведения, информация для которого накапливалась годами, может активизироваться одним лишь видом драки или оружия. Точно так же и вскоре после увиденной по телевизору сцены насилия релевантные ситуационные сигналы могут легко реактивировать давно сформировавшийся у человека сценарий, который отчетливо отпечатался в памяти.</p>
    <p>В конечном итоге, заключает Хьюсман, изображение насилия в СМИ «стимулирует развитие новых агрессивных сценариев и подсказывает, как использовать уже имеющиеся общие или специфические сценарии агрессии» (Huesmann, 1986, р. 133). Можно понять, почему очень агрессивны именно те люди, которых сильно впечатляют фильмы со сценами насилия. Они лучше других усвоили и используют хранящиеся в памяти агрессивные сценарии. Их сценарии легко активизируются изображаемым на экране насилием (агрессивным сигналом). Однако нельзя забывать, что большинство людей, даже те из нас, кто не отличается повышенной агрессивностью, приобретают некоторые представления об агрессии и соответствующие стратегии еще в детстве и в процессе взросления. «Агрессивные» фильмы могут активизировать в определенной степени и наши с вами сценарии, особенно если этому не помешают какие-нибудь другие мысли.</p>
    <p>Из всего сказанного явствует, что не только теория сценария согласуется с предложенным в этой главе анализом эффекта прайминга, но и формула прайминга может быть включена в более широкий сценарный подход. «Заряжающий» стимул (прайминг) – это сигнал, активизирующий определенные идеи и склонности, заложенные в релевантном, уже сформированном сценарии. Мы представили эти две теоретические концепции по отдельности, потому что понятие прайминга акцентирует краткосрочные последствия наблюдаемой агрессии, в то время как теория сценария изучает ее долговременные эффекты. Несмотря на такую расстановку акцентов, эти два направления анализа близки друг другу.</p>
    <subtitle><emphasis>Ослабление вредного влияния насилия, показанного по телевидению</emphasis></subtitle>
    <p>Как в собственном исследовании Хьюсмана, так и в его совместной работе с Эроном и другими исследователями выделяется ряд факторов, способных ослабить роль часто наблюдаемого насилия в формировании антисоциальных моделей поведения. В частности, о таких факторах говорится в уже упоминавшемся международном исследовании с участием пяти стран.</p>
    <p>В Австралии не было обнаружено связи между просмотром телепередач и уровнем агрессивности у детей, как не было ее обнаружено и у израильских детей, проживающих в кибуцах (хотя у городских детей эта связь проявилась). Не вполне понятно, что ослабляет влияние телевидения в случае Австралии. Что же касается Израиля, ученые предполагают (думается, справедливо), что бытующее в кибуце отношение к агрессии подавляет вредный эффект от наблюдаемого насилия. Дело не только в том, что здешние дети смотрят сравнительно мало агрессивных ТВ-программ. В кибуце принято обсуждать социальные последствия драк и убийств, увиденных на экране (Huesmann &amp; Eron, 1986, p. 242). Какие бы идеи поначалу ни внушили детям сцены насилия, последующая дискуссия практически не оставляет у них сомнения, что человек не должен решать свои проблемы с обществом, нападая на других людей.</p>
    <p>Разве это не урок и для всех нас? Когда дети видят по телевизору драки и убийства, разве не должны те взрослые, на ком лежит ответственность за детей, напомнить им, что агрессия – не самый подходящий способ уладить свои взаимоотношения с другими людьми?</p>
    <cite>
     <p>Эксперимент с участием детей из пригорода Чикаго, проведенный Хьюсманом, Эроном и другими в рамках того же международного исследования, также доказывает важность отношения юных телезрителей к кровавым и жестоким сценам. Следуя своей теории сценария, эти психологии провели два занятия, на которых дети были вынуждены участвовать в дискуссии о нежелательности подражания агрессивному поведению, изображаемому в ТВ-программах. Дети получили задание поразмышлять о том, почему телегерои, участвующие в драках и убийствах, вели себя недостойно. Через четыре месяца исследователи сравнили поведение этих детей с поведением их сверстников из контрольной группы. Обнаружилось, что дети, размышлявшие о последствиях агрессии, вели себя с одноклассниками менее агрессивно, чем другие их сверстники. Для нашей теории особенно важно, что в этом эксперименте не выявилось корреляции между частотой наблюдения насилия на телеэкране и агрессивностью детей, хотя такая взаимосвязь проявилась у не прошедших обучение детей из контрольной группы. Всего два занятия оказались эффективной «прививкой» против вредного влияния показываемых на ТВ драк и убийств. Хотя обученные и необученные дети подвергались воздействию насилия, изображаемого на телеэкране, в равной степени, первые были менее склонны воспринимать передаваемые сценами насилия зловещие сигналы, так как у них сформировалось неблагоприятное отношение к насильственному поведению (Huesmann, Eron, Klein, Brise &amp; Fischer, 1983).</p>
    </cite>
    <p>Теперь вы имеете представление об исследованиях, посвященных влиянию сцен насилия, которыми переполнены средства массовой информации. Интересно, согласитесь ли вы, вслед за мной, с заявлениями Национальной Комиссии по причинам и предотвращению насилия. В первом заявлении осуждается позиция коммерческого телевидения: «Телевидение, которое развлекает, показывая насилие, возможно, имеет высокие рейтинги, но это плохая услуга цивилизации» (National Commission on Causes and Prevention of Violence 1969 a, p. 11, 10 соответственно). Второе заявление адресовано родителям: «Родители обязаны прилагать все усилия, чтобы контролировать зрительские предпочтения своих детей и нести полную ответственность за их нравственное развитие». Результаты исследований и обыкновенный здравый смысл говорят о том, что родители – и педагоги – должны сделать все, чтобы свести к минимуму пагубное влияние телевидения. Самое малое, что в их силах, – помочь детям осознать, что агрессия нежелательна, даже если она исходит от «героя», и что лучше всего научиться решать наши проблемы мирным путем.</p>
    <subtitle><emphasis>Насилие в семье</emphasis></subtitle>
    <p>Нам хочется думать о своей семье как о надежном убежище, в котором всегда можно укрыться от стрессов и перегрузок нашего беспокойного мира. Что бы ни угрожало нам вне дома, мы надеемся найти защиту и поддержку в любви тех, с кем поддерживаем самые близкие отношения. Недаром в одной старой французской песне есть такие слова: «Где еще можно почувствовать себя лучше, как не в лоне родной семьи!» Однако для многих людей желание обретения семейного покоя оказывается невыполнимым, так как их близкие являются скорее источником угрозы, чем надежности и безопасности.</p>
    <p>Мы уже указывали на существование подобного явления. Согласно результатам Общенационального исследования проблем насилия в семье (ОИПНС), выполненного на основе репрезентативной выборки американских семей социологами из штата Нью-Гемпшир Мюрреем Страусом, Ричардом Джеллесом и Сюзанной Стейнметц (Murray Straus, Richard Gelles &amp; Suzanne Steinmetz), в 1975 году более чем в 17 % семей США один из супругов хотя бы однажды ударил другого. При этом было установлено, что в 60 % семей родители били своих детей. Второе общенациональное исследование, выполненное десятилетие спустя, в 1985 году, выявило примерно тот же процент случаев применения насилия среди супружеских пар в США. Чаще это не имело серьезных последствий, так как акт насилия ограничивался нанесением легких ударов и пощечин, однако иногда агрессивность одного из супругов проявлялась в более серьезной форме и сопровождалась ударами ногой, кулаком или даже попытками удушения. На основе результатов исследования, проведенного в 1985 году, Страус и Джеллес установили, что более чем в трех миллионах супружеских пар были отмечены разовые или многократные случаи нападок, имевшие высокую вероятность получения травм. Они также выяснили, что каждая восьмая американская женщина подвергалась физическим нападкам со стороны супруга или партнера на протяжении тех 12 месяцев, в течение которых проводилось исследование. В среднем за этот период каждая такая женщина подвергалась нападению проживавшего с нею мужчины шесть раз. Жизнь детей в стенах родного дома также не была спокойной. Судя по данным другого исследования, выполненного в том же 1985 году, ежегодно один из десяти американских детей подвергался грубому насилию в своей семье<sup>89</sup>.</p>
    <p>Ряд наиболее интересных находок Страуса и Джеллеса приведены в таблице.</p>
    <p>Бюро юридической статистики публикует результаты других оценок масштабов применения насилия в американских домах. Я приведу только одну цифру. Согласно результатам, полученным Бюро в ходе общенационального изучения проблем бытовых правонарушений, примерно в 20 % случаев противоправного применения силы против личности физическое оскорбление наносилось человеку его родственником<sup>90</sup>.</p>
    <p>Но стоит ли удивляться столь частым случаям проявления агрессивности внутри семьи? Ведь люди, живущие в тесном взаимодействии, неизбежно хотя бы изредка входят в резкое противостояние друг с другом.</p>
    <p>Как говорят социологи, семьи являются в высшей степени взаимозависимыми сообществами и их члены легко могут расстраивать планы друг друга или даже вступать между собой в серьезные конфликты. И все же подобные обострения внутренней обстановки не всегда приводят к насилию, и немало семей оказываются в состоянии сохранять гармонию отношений или хотя бы не доводить дело до «гражданской войны». Чем же обусловлено такое различие внутрисемейного поведения?</p>
    <subtitle><emphasis>Объяснение причин применения насилия в семье. Взгляды на проблему насилия в семье</emphasis></subtitle>
    <p>В значительной мере благодаря социальным работникам и врачам наша нация стала проявлять беспокойство по поводу роста случаев применения насилия в американских семьях, отмеченного в 60-х – начале 70-х годов. Неудивительно, что в силу особенностей профессиональных взглядов этих специалистов их первоначальные попытки проанализировать причины избиения жен и детей находили отражение в психиатрических или медицинских формулировках, ориентированных на конкретного индивида, а первые исследования этого явления были нацелены на выяснение того, какие личные качества человека способствуют его жестокому обращению с супругой и/или детьми.</p>
    <p>Однако диапазон исследований заметно расширился, когда и представители других общественно-научных дисциплин – главным образом социологи – также обратили свое внимание на проблему агрессивного поведения в семье. Благодаря их усилиям было достигнуто осознание важности влияния социальных факторов, в особенности общественных норм и ценностей, на то, кто из супругов должен занимать главенствующее место в семье и как он может надлежащим образом реализовывать свою власть. В качестве примера можно привести книгу Эмерсона и Рассела Добаш «Насилие против жен» (Emerson Dobash and Russell Dobash, Violence against Wives), изданную в 1979 году, в которой утверждалось, что мужья бьют своих жен главным образом исходя из своих устойчивых представлений о том, что таким образом они могут обеспечить себе традиционно главенствующую роль в семье. «Мужья, избивающие своих жен, – утверждали авторы книги, – живут в соответствии с неписаными законами западного общества, насаждающими агрессивность поведения и главенство мужчин и подчиненность женщин, и поэтому используют физическую силу как средство укрепления своего доминирующего положения». Развивая эту тему, некоторые исследователи семейных отношений утверждали, что общественные нормы изначально устанавливают, кто должен командовать в семье, а кто подчиняться. Они видели во внутрисемейном насилии проявление различий властных полномочий мужчин и женщин в ориентированном на патриархальные традиции обществе, основанном на главенстве мужчин (Dobash &amp; Dobash, 1979; см. также: Gelles, 1987; Kadushin &amp; Martin, 1981; Pagelow, 1984; Straus &amp; Gelles, 1990).</p>
    <p>Но данный взгляд на проблему также оказался слишком узким. В настоящее время теоретики и исследователи уделяют основное внимание интерактивной природе факторов, порождающих насилие в доме. Такие внешние условия, как безработица, низкий уровень доходов или обусловленные невысоким культурным уровнем убеждения и жизненные ценности могут сказываться на действиях членов семьи и влиять на их взаимоотношения. Даже поведение жертвы способно повлиять на действия нападающего супруга. Более того, как показывают данные все большего числа исследований, разнообразные знания, полученные учеными о формах и истоках человеческой агрессивности, также могут помочь понять, почему мужья избивают своих жен и детей.</p>
    <p>Достаточно очевидно, что спор между проживающими совместно мужчиной и женщиной во многих отношениях отличен от спора двух незнакомых прежде посетителей кабака, однако и в том и другом случае имеется много сходных условий, способных повысить вероятность применения насилия<sup>96</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Факторы, толкающие к применению насилия в семье</emphasis></subtitle>
    <p>Далее я кратко остановлюсь на доказательстве каждой точки зрения, приведенной выше. По сути, я постараюсь лишь адаптировать более новый подход к проблеме насилия в семье, уделяя особое внимание самым разным условиям, которые могут или повысить, или понизить вероятность жестокого обращения друг с другом людей, проживающих в одном доме. Для удобства рассмотрения я сгруппирую эти факторы так, как это показано на рисунке. (Я отнюдь не собираюсь утверждать, что не существует других факторов – помимо приведенных на этом рисунке, – способных породить насилие, или что схема их воздействия является единственно правильной.)</p>
    <p>Кроме того, полезно будет сделать два предварительных замечания. Во-первых, я еще раз напомню о том, что использую понятия «агрессия» и «насилие» в смысле умышленной попытки нанести повреждение другому человеку.</p>
    <p>С моей точки зрения, агрессия редко подразумевает действие, совершаемое по неосмотрительности. Умышленное причинение боли ребенку не тождественно проявлению неспособности надлежащим образом заботиться о нем; жестокость и халатность проистекают из разных причин. Невнимательные к своим детям взрослые заметно отличаются от тех заботливых родителей, которые тем не менее бьют своих отпрысков. Однако каким бы предосудительным я ни считал безразличное отношение родителей к ребенку, попытки квалифицировать это безразличие разновидностью «насилия» означало бы, что оба типа поведения родителей обусловливаются одними и теми же психологическими процессами, а поощрение этой ошибочной точки зрения неминуемо привело бы к запутыванию сути данного вопроса<sup>97</sup>.</p>
    <p>Во-вторых (и это соответствует моему общему подходу), в обзоре этой главы будут выделены черты, общие для различных форм применения насилия в семье. Хотя время от времени я буду обращаться к проблемам жестокого обращения с женами и детьми по отдельности, я не рассматриваю эти два типа поведения совершенно отличными друг от друга, и мой дальнейший анализ проблемы покажет, что основой для них могут послужить одни и те же условия. Мюррей Страус (Murray Straus) предоставил одно из лучших доказательств правильности этой позиции, которое в его изложении выглядит следующим образом:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_032.jpg"/>
    <p>Факторы, толкающие к применению насилия в семье.</p>
    <empty-line/>
    <cite>
     <p>Результаты показывают, что одни и те же факторы, которые объясняют жестокое обращение с детьми и избиение жены, объясняют также применение обычного телесного наказания или минимального физического насилия в отношениях между супругами. Таким образом… оказывается, что насилие всегда остается насилием, вне зависимости от степени его жестокости и вне зависимости от того, является ли оно определенным образом узаконенным (как в случае телесного наказания) или незаконным (как в случае проявления жестокости в отношении детей или при избиении жены) (Straus, 1983, р. 231).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Ссылки на результаты исследований. Социальные нормы и общественные ценности</emphasis></subtitle>
    <p>Доминирующая роль мужчины в семье и обществе. Многие ученые, занимающиеся проблемами американской семьи, убеждены в том, что восприятие обществом мужчин в качестве главы семьи является одной из главных причин применения насилия против жен. В наши дни демократические воззрения распространены как никогда ранее, и все большее число мужчин заявляет, что женщина должна быть равноправным участником процесса принятия семейных решений. Даже если это и соответствует действительности, то, как отмечают Страус и Джеллес, «многие, если не большинство» мужей в душе убеждены, что последнее слово в принятии семейных решений всегда должно оставаться за ними просто потому, что они являются мужчинами. Если супруги не могут прийти к согласию в споре, то мужчина полагает, что для него будет оправданным применение силы в качестве доказательства своей власти в доме – таким образом он обеспечивает за собой право на решающее слово. Один женатый мужчина, с которым беседовали Страус и Джеллес, – говорящий, по всей видимости, от лица многих своих собратьев, – при упоминании случая нанесения им побоев своей жене заявил интервьюерам следующее: «Зато с тех пор у нас нет никаких проблем!» (Straus &amp; Gelles, 1990, p. 514).</p>
    <p>Авторы, подчеркивающие, что ожидания общества, несомненно, способствуют росту случаев избиения жен, изначально ошибочно принимают тезис о жестокости не отдельных людей, а общества в целом. Они утверждают, что грубое отношение к женщинам во многом обусловлено существованием патриархальной системы, управление которой основывается на принципе главенства мужчины над женщиной. Как сказали об этом Э. и Р. Добаш: «Проблема заключается в подчиненности женщин, а ее решение – в борьбе против этого явления» (Dobash &amp; Dobash, 1979, приводится в: Straus &amp; Gelles, 1990, p. 385).</p>
    <p>Во многом подобные выводы подтверждают и результаты проведенного в 1975 году Общенационального исследования, согласно которым большинство подвергшихся насилию женщин играли у себя дома настолько незначительную роль, что практически не имели влияния на принятие решений в своей семье. Жестокое обращение с женщинами наблюдалось в 11 % супружеских пар, в которых муж явно занимал главенствующее положение, и только в 3 % семей, где оба супруга обладали примерно одинаковыми правами.</p>
    <subtitle><emphasis>Подчиненность женщины и верховенство мужчины</emphasis></subtitle>
    <p>Мужчина проявляет особую склонность к занятию доминирующего положения в семье в тех случаях, когда женщина сильно зависит от него как экономически (поскольку он обеспечивает основные поступления в семейный бюджет), так и психологически (так как в случае распада брака, по ее мнению, она пострадает больше мужа). Результаты Общенационального исследования 1975 года показали, что акты насилия против жен наиболее часто имели место там, где присутствовали оба типа зависимости.</p>
    <p>Интересно отметить, что степень взаимосвязи между подчиненностью женщины и жестоким обращением с ней изменяется в соответствии с изменениями природы ее зависимости от мужчины и степени жестокости насилия. Чем выше психологическая зависимость жены от мужа, тем выше вероятность того, что она станет объектом «умеренного» насилия (толчков или легких ударов). Лишь около 5 % психологически более независимых женщин подверглись подобному обращению, в то время как у наиболее зависимых в этом плане женщин данный показатель составил 14 %. Экономическая же зависимость, напротив, связана с гораздо более жестокими проявлениями насилия. Доля женщин, обеспечивавших деньгами себя и свою семью и тем не менее подвергавшихся жестоким побоям, составила около 4 %, в то время как доля избиваемых женщин, находящихся в полной финансовой зависимости от мужей, равнялась примерно 7 %. В отношении обоих видов зависимости исследователи пришли к выводу о том что: «жены, находящиеся в сильной зависимости от мужей, в меньшей мере способны ослабить жестокость насилия или вовсе положить ему конец по сравнению с теми женщинами, в чьих семьях материальные и психологические взаимоотношения супругов оказываются более сбалансированными» (см.: Kalmuss &amp; Strauss в: Straus &amp; Gelles, 1990).</p>
    <subtitle><emphasis>Является ли свидетельство о браке свидетельством на право жестокого обращения с женой?</emphasis></subtitle>
    <p>В начале 70-х годов Джеллес и Страус предложили новую трактовку темы общественных норм поведения. Они высказали предположение, что для мужчины «свидетельство о браке является одновременно и разрешением на жестокое обращение с женой». Исследуя гражданский кодекс средних веков, социологи выяснили, что он давал мужьям «право подвергать телесным наказаниям заблудших жен».</p>
    <p>Хотя подобное «право» никогда не признавалось в Соединенных Штатах на законодательном уровне, Джеллес и Страус установили, что в период от средневековья и до XIX века лежащий в его основе принцип пусть в разной мере, но постоянно присутствовал в народной культуре<sup>98</sup>.</p>
    <p>Однако я хотел бы знать, является ли это предполагаемое «свидетельство на право применения насилия» действительно важным фактором жестокого обращения с женами. Если подобный социальный феномен играет такую важную роль в применении насилия внутри семьи, то от женатых мужчин можно ожидать более агрессивного поведения в отношениях с женами, чем от фактически холостых мужчин в отношениях с их сожительницами. Неженатые мужчины в таких парах теоретически с меньшей вероятностью по сравнению с женатыми должны верить в наличие у них права бить своих непослушных жен. Однако, проведя в 1985 году второе ОИПНС и сравнив показатели уровня применения насилия для зарегистрированных и незарегистрированных пар, Страус и его помощники выяснили, что поведение последних отличалось большей конфликтностью и агрессивностью. Невыясненным остался лишь вопрос, осуществлялось ли насилие только мужчиной либо только женщиной или имело обоюдный характер. Кроме того, следует отметить, что полученные результаты относились к случаям как умеренного, так и грубого насилия в семьях лишь так называемых «синих» и «белых» воротничков.</p>
    <p>По моей оценке, немногое говорит в поддержку идеи о «свидетельстве на право применения насилия». Многие исследователи выдвигают предположения, что муж и жена способны лучше понимать желания друг друга, чем просто совместно проживающие мужчина и женщина. Они считают, что супруги более склонны к мыслям «пойти на компромиссы или жертвы ради сохранения прочности семейных уз»<sup>2</sup>. Брачное свидетельство, по-видимому, в большей мере создает предпосылки для достижения внутрисемейного компромисса, чем для применения насилия с целью «поставить жену на место».</p>
    <subtitle><emphasis>Ожидания проявления родительской власти и жестокое обращение с детьми</emphasis></subtitle>
    <p>Взгляды общества на то, кто должен главенствовать в семье, несомненно, способствуют росту случаев жестокого обращения с детьми. Общество очень долго считало, что дети должны находиться в подчинении у родителей и иметь весьма ограниченные права. В прошлые века отцы и матери могли осуществлять почти неограниченный контроль за действиями своих отпрысков. Так как большинство наших предков были уверены в том, что молодежь склонна к беспорядочной жизни и нуждается в строгом руководстве («недостаточное наказание розгами портит ребенка»), то они всегда были готовы наказать своих детей, если считали их поведение предосудительным.</p>
    <p>Ученые заметили, что родители часто обращались не лучшим образом с подрастающим поколением вплоть до самого последнего времени. Ллойд Демаус (Lloyd DeMause), известный исследователь проблем детства, заметил: «Собранные мной свидетельства о дисциплинарных методах воздействия на детей привели меня к убеждению в том, что большинство людей, родившихся до начала XVIII века, считались бы в наши дни “детьми, подвергавшимися насилию со стороны взрослых”». Другой специалист не только согласился с ним, но и заявил, что, по его мнению, жестокое обращение с детьми широко практиковалось по крайней мере до XIX века. «Формы наказания, считавшиеся обычными и даже благотворными в викторианскую и елизаветинскую эпоху, – утверждает он, – в наши дни считались бы проявлением насилия»<sup>99</sup>.</p>
    <p>Хотя сегодняшние законы наделили детей гораздо большими правами и существенно ограничили власть родителей, общество по-прежнему позволяет отцам и матерям в определенных границах применять к своим детям меры физического воздействия. Согласно результатам опроса Харриса (Harris Poll), проведенного в конце 1988 года, 86 % американцев одобрительно отозвались о применении телесных наказаний дома. Школьные учителя, в основной своей массе, также не возражают против такого «воспитательного» средства. Согласно данным Альфреда Кадушина и Джудит Мартин (Alfred Kaduchin &amp; Judith Martin), две трети учителей начальных школ, опрошенных в 1972 году Национальной ассоциацией образования (НАО), положительно отнеслись к использованию телесных наказаний в школе, а половина всех учителей, участвовавших в последнем опросе Гэллапа, также высказалась за предоставление им права наказывать таким образом непослушных учеников<sup>100</sup>.</p>
    <p>Благодаря широко распространенному мнению о том, что физическое наказание является необходимым – и эффективным – средством контролирования детского поведения, многие родители прибегают к нему хотя бы однажды в жизни в тех ситуациях, когда, по их убеждению, ребенок нарушил правила, установленные взрослыми. Как отмечают Кадушин и Мартин, агрессия родителей обычно носит умеренный характер, но иногда может принимать жестокие формы. В табл. 8–1 показано, что не далее как в 1985 году, согласно результатам второго ОИПНС, более 2 % американских детей в возрасте от 15 до 17 лет получали от родителей такие серьезные удары, которые позволяли считать их подвергшимися насилию. Этот показатель возрастает до 11 %, когда мы добавляем к нему ситуации, в которых родители били своих детей каким-либо предметом, например половником. В результате агрессивных действий родителей избиению подвергается такое количество детей, что по крайней мере в одном правительственном исследовании, посвященном жестокому обращению с несовершеннолетними членами семьи, определение физического насилия пришлось ограничить лишь теми случаями, в которых «травма или повреждение были настолько серьезными, что проявляли свои последствия минимум в течение 48 часов»<sup>101</sup>.</p>
    <p>На мой взгляд, в подобных ситуациях родители очень редко верят, что нанесение физических повреждений детям оправдано тем, что они оказали открытое неповиновение или совершили плохой поступок. Специальное исследование случаев жестокого обращения с детьми, проведенное Кадушиным и Мартин (результаты которого сотрудники службы защиты прав ребенка штата Висконсин сообщили властям), позволило установить, что большинство детей, ставших объектом жестокого обращения со стороны родителей, предварительно совершили предосудительные поступки. Более того, почти в 21 % всех инцидентов несовершеннолетние сами вели себя агрессивно до того, как их начинали бить родители. Другие сведения, собранные этими специалистами, дают еще больше информации о подобной линии поведения. Так, когда исследователи стали более подробно опрашивать мужчин и женщин, признавших факт своего жестокого обращения с детьми, оказалось, что свыше 60 % родителей были убеждены в оправданности использованных мер физического воздействия. С точки зрения этих взрослых, дети оказали им открытое неповиновение. Поэтому как родители они сделали только то, что следовало сделать. Очевидно, что в этом случае они защищали свой авторитет теми способами, которые допускались принятыми в их среде общественными нормами<sup>102</sup>.</p>
    <p>Внутренний смысл этих результатов представляется весьма интересным. Так как многие американцы считают наказание непослушных детей нормальным явлением, то они не рассматривают себя в качестве лиц, совершающих насилие, в тот момент, когда бьют ребенка, нарушающего родительские запреты. Большинство из них даже не воспринимают в качестве насилия те жестокие наказания, которые применяли к ним в детстве их собственные родители. «Насилие», по мнению таких людей, противозаконно, однако оправданные шлепки и подзатыльники представляют собой нормальное явление. Хотя вполне очевидно, что плохое обращение должно перейти определенные границы, чтобы рассматриваться в качестве насилия, я буду следовать определению Мюррея Страуса, трактующего это понятие как действия, вызывающие физическое повреждение или же способные его вызвать.</p>
    <p>Постарайтесь понять меня правильно. Я вовсе не защищаю людей, бьющих своих несовершеннолетних детей, и не утверждаю, что их агрессивные действия являются оправданными. Я также убежден в том, что проблема жестокого обращения с детьми не ограничивается одними лишь вопросами следования принятым в обществе нормам поведения. Многие склонные к насилию родители агрессивно ведут себя и по отношению к своему супругу или супруге, а некоторые готовы проявить свою жестокость и вне дома<sup>103</sup>. В дальнейшем я смогу рассказать о качествах склонных к проявлению насилия родителей более подробно.</p>
    <subtitle><emphasis>Различия в возможностях проявления власти</emphasis></subtitle>
    <p>Однако другая теория, объясняющая насилие в семье с точки зрения существующих общественных норм, утверждает, что агрессия порождается главным образом различием в возможностях проявления власти. Один член семьи, например муж или отец, имеет возможность заставлять остальных домочадцев выполнять свою волю вследствие наличия у него большей физической силы или существования в обществе определенных норм поведения. Его жена и дети не имеют экономических, социальных, психологических или физических возможностей, чтобы оказать ему реальное сопротивление. Это различие в возможностях проявления власти, вероятно, и позволяет доминирующей в семье личности третировать более слабых домочадцев, не выполняющих его желаний.</p>
    <subtitle><emphasis>Жестокое обращение с детьми как форма злоупотребления властью</emphasis></subtitle>
    <p>Проблему жестокого обращения с детьми удобно рассматривать с точки зрения реализации возможностей проявления власти. Согласно результатам ОИПНС, выполненного в 1975 году, родители проявляют все меньше склонности к жестокому обращению со своими детьми по мере их взросления, вероятно потому, что относительное превосходство взрослых в использовании своих возможностей со временем становится все меньше и меньше. Кроме того, результаты других исследований указывают на то, что мальчики чаще девочек становятся жертвами грубого обращения родителей в доподростковом возрасте, зато среди тинэйджеров картина меняется на прямо противоположную. По-видимому, как утверждает социолог Милдред Пагелоу (Mildred Pagelow): «Родительская власть уменьшается по мере роста физической силы мальчиков, однако по-прежнему остается относительно высокой для девочек. Похоже, что некоторые родители, чаще жестоко обращающиеся с сыновьями, будут направлять свою агрессию на ранее не привлекавших их внимание дочерей, так как мальчики становятся настолько большими, что оказываются способными дать сдачи» (Pagelow, 1984, р. 76).</p>
    <subtitle><emphasis>Избиение жен</emphasis></subtitle>
    <p>Пагелоу и другие специалисты также убеждены в том, что разница в возможностях проявить свою власть у супругов во многом позволяет объяснить случаи насилия в семье, направленного против женщин. Они ссылаются на статистические данные, показывающие наличие связи между доминирующим положением мужчины и случаями избиения жен, в качестве свидетельства тяжелых последствий различия властных полномочий супругов. Согласно Пагелоу:</p>
    <cite>
     <p>«Эти и другие результаты противоречат представлениям людей, убежденных в том, что женщина избивается чаще всего там, где наблюдается жесткая конкуренция за главенствующее положение в доме между мужем и женой…. Напротив, результаты Страуса и его последователей демонстрируют, что чем меньшими возможностями обладает жена, тем с большей вероятностью муж станет злоупотреблять своей властью; и наоборот, чем больше будет равноправия в отношениях супругов, тем менее вероятно применение насилия со стороны одного из них» (Pagelow, 1984, р. 77).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Нормы не являются достаточными предпосылками насилия</emphasis></subtitle>
    <p>Общественные нормы и различия в возможностях проявления власти, несомненно, способствуют применению насилия в семье. Однако в большинстве случаев более важным является агрессивное поведение индивида, чем просто социальные нормы, декларирующие главенствующее положение мужчины в доме. Сами по себе правила поведения не могут адекватно объяснить то множество новых сведений об агрессивном поведении в семье, которые были получены в результате исследований.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Некоторые часто получаемые результаты</emphasis></p>
    <p>Несколько лет тому назад Джеральд Хоталинг и Дэвид Шугармен (Gerald Hotaling &amp; David Sugarman) проанализировали 52 работы, в которых избиваемые женщины и их мужья сравнивались с соответствующей группой не подвергающихся насилию женщин и их мужей, с целью определить, в чем же состояло различие между супружескими парами этих двух групп (Hotaling &amp; Sugarman, 1986). Я назову только основные результаты этого сопоставления:</p>
    <cite>
     <p>Избиваемые женщины по сравнению с не подвергавшимися побоям: 1) чаще были свидетельницами случаев применения насилия в семьях, в которых они росли (в 73 % работ, исследовавших этот фактор); 2) чаще сами были жертвами насилия в детстве (в 69 % исследований, делавших подобное сравнение).</p>
     <p>Агрессивные мужья по сравнению с не прибегавшими к насилию: 3) чаще были жестоки к своим детям (в 100 % работ, учитывавших эту характеристику); 4) чаще были свидетелями случаев применения насилия в семьях, в которых они росли (в 88 % работ, рассматривавших этот фактор); 5) чаще были объектами насилия в детском возрасте (в 69 % работ, делавших подобное сравнение).</p>
     <p>Пары, в которых отмечались случаи внутрисемейного насилия, по сравнению с другими семьями: 6) чаще ссорились (в 100 % работ, исследовавших эту характеристику); 7) жены в таких семьях чаще имели более высокий образовательный уровень, чем их мужья (в 67 % работ, анализировавших этот фактор); 8) получали сравнительно низкие доходы и/или имели невысокий социально-экономический статус (в 78 % исследований, рассматривавших этот фактор).</p>
    </cite>
    <p>Давайте поразмышляем над этими различиями. Во-первых, я считаю важным, что избиваемые женщины с большей вероятностью были как свидетельницами, так и жертвами насилия в детстве (характеристики 1 и 2). Такой ранний опыт знакомства с подобным явлением не обязательно означает правоту сторонников теории различий в возможностях проявления власти, утверждающих, что эти женщины не могли защитить себя вследствие своей пассивности и безволия. Напротив, многие из них давали отпор мужьям, что нередко приводило к возникновению семейных ссор (характеристика 6). Разве это не возможно, чтобы раннее знакомство женщины с таким явлением, как насилие, увеличило агрессивность ее поведения, хотя бы в ответ на провоцирующие действия?</p>
    <p>Вполне вероятно, что мужья избиваемых женщин имели склонность к применению насилия. Они угрожали своим женам, но при этом нередко били и своих детей (характеристика 3). Далее, эти мужчины слишком часто были свидетелями или объектами насилия в детстве (характеристики 4 и 5).</p>
    <p>Эти данные указывают на то, что по меньшей мере в некоторых случаях применения насилия в семье оба супруга были предрасположены к агрессивному поведению. Кроме того, поскольку значительная часть подвергавшихся побоям женщин была более образованна, чем их мужья (характеристика 7), то можно предположить, что этот факт был по крайней мере потенциальной причиной конфликта между мужем и женой по поводу того, кто из них должен занять господствующее положение в семье<sup>104</sup>.</p>
    <p>Таким образом, везде, где Пагелоу стремится минимизировать значение фактора борьбы за верховенство в семье в качестве причины агрессивного поведения мужа по отношению к жене, неизбежно возникает основание для уверенности в том, что этот вид конкуренции во многих случаях как раз и приводит к возникновению внутрисемейного насилия. Некоторые женщины, ставшие жертвами рукоприкладства своих мужей, действительно страдали от своего подчиненного положения в доме, однако другие подвергались побоям в результате ссор, возникших на почве неудовлетворенности сложившимися внутрисемейными отношениями.</p>
    <subtitle><emphasis>Женщины также могут быть нападающей стороной</emphasis></subtitle>
    <p>Другая важная особенность отношений между мужем и женой в подверженных вспышкам насилия семьях заключается в том, что жены в них также могут быть нападающей стороной. Обычно они оказываются менее предрасположенными к физическому насилию по сравнению с мужчинами, но тем не менее временами способны демонстрировать явную агрессивность. Подобное случается чаще всего тогда, когда мужчины провоцируют их или разражаются угрозами, побуждая к принятию защитных мер; однако, даже находясь в возбужденном состоянии, не многие из жен в действительности наносят удары своему супругу.</p>
    <p>Возможно, вы удивитесь, узнав, как много женщин способны действовать таким образом. Проанализировав данные ОИПНС 1975 года о семьях, в которых к насилию прибегал только один из супругов, Мюррей Страус и его сотрудники обнаружили, что муж в них выступал в качестве единственного источника агрессии в 28 % случаев, а жена, – в 23 %. Сведения о частоте совершения агрессивных действий рисуют во многом сходную картину. Согласно результатам того же исследования 1975 года, жены нападали на своих супругов, нанося им как легкие, так и серьезные повреждения, примерно так же часто, как это делали их мужья. При этом оказалось, что женщины получили серьезные травмы в 8,9 %, а мужчины – в 8,0 % подобных случаев.</p>
    <p>Как бы ни различались статистические сведения о совершении насильственных действий мужчинами и женщинами вне дома, в собственной семье жены не меньше мужей наносили удары своим супругам или угрожали им ножами или пистолетами.</p>
    <p>Страус и Джеллес уверяют нас, что в этих результатах нет ничего необычного. Исследование 1985 года показало, что агрессивность женщин не уступала агрессивности мужчин, а может быть, и несколько превышала ее, как это можно увидеть из данных, приведенных в верхней части табл. 8–1. Другие исследователи также указывали на то, что в целом женщины «в равной мере с мужчинами склонны к агрессивному поведению в семье»<sup>105</sup>.</p>
    <p>Р. Л. Мак-Нили и Глория Робинсон-Симпсон (R. L. McNeely &amp; Gloria Robinson-Simpson) указывали на отсутствие различий в агрессивных действиях мужей и жен в своей работе, опубликованной в одном известном журнале, освещающем проблемы социологии. Краткое резюме по результатам их независимого исследования позволяет понять основную идею сделанных ими выводов: «Жены сообщали о фактах нанесения ударов своим мужьям почти так же часто, как мужья о фактах избиения своих жен, при этом доля мужчин, признавшихся в получении ударов от жен, была выше, чем доля женщин, признавшихся в получении побоев от своих мужей». В итоге эти авторы утверждали, что не только жены избивались своими мужьями, но и «мужья также становились жертвами насилия со стороны своих жен» (McNeely &amp; Robinson-Simpson, 1987, p. 486).</p>
    <p>О чем же говорят эти статистические данные? Разумеется, как справедливо указывают Страус и Джеллес, если муж и жена обмениваются ударами в домашней стычке, то вероятность того, что мужчина, обладающий, как правило, большей физической силой, нанесет больше повреждений женщине, чем она ему, будет выше. Однако супруги не обязательно дерутся только руками или ногами. Они могут использовать также различные предметы, например ножи или пистолеты (так как огнестрельное оружие легкодоступно в нашей стране), которые способны наносить гораздо более тяжкие повреждения, чем голый кулак. Более того, во многих случаях именно женщина прибегает к использованию оружия. Результаты исследования Мак-Леода (McLeod), приведенные у Мак-Нили и Робинсон-Симпсон, основывались на анализе более чем 6000 случаев применения насилия в семье (о которых также сообщалось правоохранительным органам или специалистам, проводившим в 1973, 1974 и 1975 годах по заказу правительства Национальное исследование проблем преступности) и позволяют понять, кто же из супругов получал во время конфликта более серьезные повреждения. Согласно выводам исследователей, оружие применялось примерно в 25 % случаев, в которых жертвой насилия становилась женщина, и в 80 % случаев, в которых жертвой оказался мужчина. Таким образом, мужчина с большей вероятностью мог получить серьезные ранения в ссоре со своей супругой. Этот результат позволил Мак-Леоду сделать следующий вывод: «Ясно, что акты насилия против мужчин имеют более разрушительный характер, чем акты насилия против женщин. &lt;…&gt; При этом жертвы-мужчины травмируются чаще и серьезнее, чем жертвы-женщины»<sup>106</sup>.</p>
    <p>Я не собираюсь утверждать, что женщина является главным агрессором или что она всегда прибегает к насилию первой. Довольно часто женщина лишь отвечает физическими действиями на оскорбления и угрозы. Однако независимо от того, была ли она инициатором конфликта или нет, женщина может нанести своему супругу серьезные повреждения. В качестве примера, подтверждающего этот вывод, можно привести следующие слова одной женщины, проинтервьюированной Джеллесом:</p>
    <cite>
     <p>Он всегда от меня что-нибудь хотел. Причем эти требования носили необычный характер, например «прибраться в доме» в три часа ночи. Если же я этого не делала, он начинал швыряться всем, что попадало ему под руку. Он бросал в меня настольную лампу и даже журнальный столик. Однажды я пошла за ним с ножом и сделала это… Его отправили в больницу, где он и умер (Gelles, 1987, р. 163).</p>
    </cite>
    <p>Вне зависимости от того, кто страдает от насилия сильнее, в обсуждении этой проблемы важно отметить сравнительно высокий уровень агрессии, проявляемой в семье некоторыми женщинами. Они не всегда оказываются беспомощными жертвами общества, которое предписывает мужчинам прибегать к насилию в качестве средства «поставить женщину на место». Все сказанное выше говорит не о том, что общественные нормы не играют никакой роли в насильственных случаях в семье, а лишь о том, что эти нормы и порождаемые ими ожидания, возможно, не всегда реализуются так, как это представляют себе многие теоретики. Если муж избивает жену, руководствуясь нормами и ценностями той социальной группы, к которой он принадлежит, то, вероятно, это происходит по следующим причинам: 1) он думает, что от него ожидают действий, подтверждающих его главенство в семье; 2) он испытывает беспокойство по поводу угрозы его доминирующему положению. Разумеется, муж может быть убежден в том, что общественные нормы позволяют ему наказывать жену, однако мне представляется более важным то, что сами по себе эти нормы уже являются источником его внутренней неудовлетворенности. Поэтому муж входит в состояние эмоционального возбуждения, видя, что в действительности он не занимает той позиции в семье, которую должен занимать, и/или что возникает угроза его авторитету.</p>
    <subtitle><emphasis>Предыстория семьи и личная предрасположенность</emphasis></subtitle>
    <p>В соответствии с подходом, которого я стараюсь придерживаться на протяжении всей этой книги, представляется, что применение насилия в семье в значительной мере является эмоциональной реакцией на ситуацию, которую человек воспринимает как возникшую в результате нарушения сложившегося порядка. Оно во многом сходно с применением насилия вне дома. Любой полный и точный отчет об агрессивном поведении в семье должен учитывать эмоциональные реакции, которые являются источником агрессивного возбуждения, а также особенности людей, склонных к ответным агрессивным действиям. Я начну следующий раздел с описания особенностей характера людей, склонных к нападению на других членов семьи, так как этой теме уделяют большое внимание многие исследователи.</p>
    <subtitle><emphasis>Насилие порождает насилие</emphasis></subtitle>
    <p>Почти все исследователи проблем семьи отмечали одну особенность ее членов, склонных к проявлению насилия: многие из этих людей сами были жертвами насилия в детстве. Фактически внимание ученых обращалось на эту черту так часто, что в наше время стало вполне привычным говорить о цикличности проявления агрессивности или, другими словами, о передаче склонности к агрессии от поколения к поколению. Насилие порождает насилие, так утверждают эти исследователи проблем семьи. Люди, которые подверглись насилию в детстве, обычно также приобретают склонность к агрессии. Разумеется, у этого правила есть и исключения, и некоторые специалисты по проблемам семьи задаются вопросом о том, имеются ли реальные доказательства того, что формы жестокого поведения передаются от поколения к поколению (например, Pagelow, 1984; Widom, 1989). Однако накапливаемые результаты исследований дают нам все больше свидетельств в пользу обоснованности существования понятия цикла насилия. Ниже приводится краткий обзор работ, поддерживающих данную концепцию.</p>
    <subtitle><emphasis>Избиение жены</emphasis></subtitle>
    <p>Ранее я уже упоминал некоторые результаты исследования Хоталинга и Шугармена, посвященного проблемам избиения жен. Как следовало из 88 % работ, проанализированных этими учеными, склонные к проявлению агрессии мужья чаще других в детстве становились свидетелями случаев применения насилия в своей семье. Подобным образом, в 69 % исследований было установлено, что мужья, избивающие жен, также получали в детстве побои от своих близких.</p>
    <p>ОИПНС 1975 года предоставило более подробную информацию по данной проблеме. Страус, Джеллес и Стейнметц задавали мужчинам и женщинам вопрос о том, как часто в 13-летнем возрасте они получали шлепки и толчки от родителей. Затем исследователи подсчитывали, сколько респондентов каждого пола прибегали, с учетом степени жестокости обращения родителей, к актам насилия против своей супруги (супруга) в год проведения опроса. Зависимости между опытом, полученным в детстве, и поведением в самостоятельной семейной жизни мужчин и женщин показаны соответственно на графиках А и Б.</p>
    <p>Верхняя кривая обоих графиков соответствует обычным мерам физического воздействия, таким, как шлепки, толчки и бросание вещей. И мужчины, и женщины, которые подвергались в детстве подобным воздействиям, более часто и сами впоследствии прибегали к этой форме относительно умеренной агрессии. Важно отметить, что подобная зависимость с небольшими вариациями в основном сохранялась и для более серьезных случаев применения насилия. Например, чем чаще мужчина или женщина подвергались мерам физического воздействия в детстве, тем выше была вероятность их жестокого обращения с будущей женой или мужем (Straus, 1983).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_033.jpg"/>
    <p>Зависимость между показателем случаев применения насилия у взрослых и частотой, с которой они подвергались своими родителями мерам физического воздействия в 13-летнем возрасте. (Взято из Straus (1983), р. 227, 228. Адаптировано с разрешения издателя, Sage Publications.)</p>
    <empty-line/>
    <subtitle><emphasis>Жестокое обращение с детьми</emphasis></subtitle>
    <p>Теперь давайте вернемся к вопросу о том, как часто люди, бьющие своих детей, подвергались в детстве насилию со стороны своих родителей. В этом случае прослеживается та же закономерность – агрессия порождает агрессию.</p>
    <p>Для ее иллюстрации воспользуемся результатами обследования пациентов психиатрической больницы города Айова-Сити, выполненного специалистами местного университета под руководством Джона Кнутсона (John Knutson). Анализ историй болезни 169 детей, имевших отклонения в поведении, показал, что примерно четверть из них со всей очевидностью подвергались насилию со стороны одного или обоих родителей. Беседуя с отцами и матерями этих детей, исследователи выяснили, что большинство прибегавших к насилию родителей также жестоко наказывались в детстве. Если отец и мать сообщали, что их избивали в детстве, то с вероятностью 50 % они сами жестоко обращались со своими детьми. В то же время если в детстве телесным наказаниям подвергался только один из родителей, то вероятность применения насилия против детей снижалась до 32 %. Если же родители не подвергались в детстве мерам физического воздействия вовсе, то вероятность применения насилия к детям составляла 17 % (Zaidi, Knutson &amp; Mehm, 1989).</p>
    <p>Проведенное в 1975 году ОИПНС показало, что эффект порождения насилия насилием можно наблюдать не только у людей, обследованных в психиатрической больнице в Айове. Полученные в его ходе результаты указывали на то, что родители, наиболее часто подвергавшиеся телесным наказаниям в своей семье (согласно их собственным воспоминаниям), оказались среди тех, кто с наибольшей вероятностью были способны на жестокое обращение со своими детьми.</p>
    <subtitle><emphasis>Подвергшиеся насилию дети становятся склонными к проявлению агрессии</emphasis></subtitle>
    <p>Я привел результаты лишь нескольких работ, хотя общее число посвященных этой теме исследований является довольно огромным. Несмотря на наличие отклонений от средних результатов и определенных методологических проблем, преобладающее число полученных данных говорит в поддержку правильности концепции цикла насилия. Этот вывод не покажется удивительным, если вы вспомните результаты исследований поведения и развития агрессивных личностей: родители, грубо обращающиеся со своими детьми, порождают в них склонность к насилию. Более того, значительная часть этих агрессивных детей не только будет склонна к агрессивным действиям по отношению к своим сверстникам в раннем детстве, но и сохранит подобные привычки в отрочестве и в первые годы взрослой жизни.</p>
    <p>Исследования случаев применения насилия в семье позволяют сделать аналогичные выводы. Например, результаты исследования, выполненного в 1975 году под руководством Страуса, подтвердили проявление агрессивности у постоянно подвергающихся телесным наказаниям детей. Три четверти мальчиков, часто подвергавшихся родительским побоям, грубо обращались со своими братьями и сестрами, в то время как подобное поведение было отмечено лишь у 15 % мальчиков, не подвергавшихся телесным наказаниям. Многие из имевших склонность к проявлению насилия мужчины, указавшие в процессе обследования 1975 года, что с ними грубо обращались их родители, нередко избивали и жен, и детей. Как я уже упоминал выше, Хоталинг и Шугармен в ходе анализа печатных работ установили, что в каждом проанализированном ими исследовании, затрагивавшем проблему сравнения склонных и несклонных к насилию мужей, утверждалось, что большинство избивающих своих жен мужчин проявляли агрессию и против своих детей.</p>
    <p>Эти тенденции применения насилия не всегда ограничивались стенами дома (как в тех случаях, когда агрессия отражала попытки сохранить главенствующее положение в семье). Хотя лишь сравнительно небольшое число ученых пыталось затронуть эту тему, в качестве примера можно привести одну работу, указывавшую на существование значительного процента мужчин, которые подвергались побоям в детстве и затем проявляли склонность к агрессии против посторонних людей<sup>107</sup>.</p>
    <p>Страус, Джеллес и Стейнметц были поражены полученными ими свидетельствами взаимосвязи случаев применения насилия на протяжении нескольких поколений. Оно позволило им сделать следующий вывод:</p>
    <empty-line/>
    <p>Каждое поколение знакомится с насилием, сталкиваясь с ним в своей семье. Мы проследили процесс приобретения подобного опыта на примере трех поколений. Дети склонных к применению телесного наказания дедушек и бабушек из опрошенных нами семей впоследствии сами, с большей вероятностью, становились агрессивными женами и мужьями, жестоко обращающимися со своими детьми. Эти дети, в свою очередь, стремились придерживаться образцов поведения своих родителей. Чем более грубыми были отношения супругов в опрашиваемых нами семьях, тем агрессивнее вели себя дети по отношению к родителям, а также своим братьям и сестрам. «Насилие порождает насилие» (Straus etal., 1980, p. 121–122).</p>
    <p>В общем случае, я могу сказать о последствиях жестокого обращения с детьми то же, что я говорил ранее о влиянии жестокого обращения с их родителями: насилие, пережитое человеком в детстве, порождает риск проявления агрессивности в более зрелом возрасте. Эта будущая агрессивность не является предопределенной, а имеет лишь вероятностный характер. Не все люди, подвергавшиеся жестоким наказаниям в семье, обязательно будут грубо обращаться со своими детьми. Об этом свидетельствуют результаты как уже упоминавшихся нами, так и многих других исследований. Когда два ученых проанализировали все работы, затрагивавшие проблему передачи от поколения к поколению склонности к применению насилия, они установили, что с вероятностью примерно 30 % все взрослые, имевшие жестоких родителей, сами грубо обращались со своими детьми. Несомненно, что эта вероятность может меняться в зависимости от многих факторов, например от степени конфликтности отношений в семье или подверженности родителей тем или иным стрессам. Однако в общем случае применение насилия к ребенку увеличивает вероятность того, что, став взрослым, он будет вести себя агрессивно по отношению к другим людям, в том числе и членам своей семьи<sup>108</sup>.</p>
    <p>Насколько справедливо утверждение о том, что грубое обращение родителей с ребенком не обязательно означает, что он станет жестоким отцом или матерью, настолько же справедливо и утверждение о том, что не каждый использующий телесные наказания взрослый обязательно подвергался мерам физического воздействия со стороны своих родителей. Как мы уже отмечали, люди могут приобрести привычки агрессивного поведения самыми разными способами. В частности, они могут многократно наблюдать агрессивное поведение авторитетных для себя людей и воспринимать его в качестве примера для подражания.</p>
    <subtitle><emphasis>Наблюдение насилия, совершаемого родителями</emphasis></subtitle>
    <p>Истории жизни многих жестоких людей указывают на то, что в детстве они наблюдали примеры агрессивного поведения. Один заключенный, находившийся в тюрьме за совершение тяжкого преступления, рассказал психиатру о многочисленных случаях насилия, которые он наблюдал на протяжении своей жизни. Вот краткое изложение его слов:</p>
    <cite>
     <p>Уроки жестокости усваиваются человеком как бранные слова: чему-то я научился в семье, а что-то постоянно наблюдал в сценах уличной жизни…Насколько себя помню, вокруг меня всегда господствовала жестокость: мать била своих детей, старшие братья и сестры били не только младших, но и нашу мать, сосед снизу постоянно колотил свою жену итак далее (Steele, 1977; приведено в: Straus etal., 1980, p. 121).</p>
    </cite>
    <p>Указания на влияние подобных примеров имеются и в научной литературе по проблемам насилия в семье. Согласно результатам ОИПНС 1975 года, мужчины, видевшие в детстве дерущихся родителей, становились агрессивными мужьями в два раза чаще, чем мужчины, не наблюдавшие в детстве подобных семейных сцен. Эти результаты не представляются чем-то необычным. Например, в исследовании Хоталинга и Шугармена в 90 % проанализированных ими работ было установлено, что избивающие своих жен мужья чаще, по сравнению с нормальными мужчинами, были свидетелями случаев проявления агрессии в своей семье. Те же авторы установили, что избиваемые женщины также часто наблюдали в детстве сцены насилия в своих семьях.</p>
    <subtitle><emphasis>Почему знакомство с насилием в детстве способствует проявлению агрессии во взрослом возрасте</emphasis></subtitle>
    <p>Поскольку эта книга затрагивает все аспекты агрессии, имеет смысл задать вопрос, почему взрослые люди, видевшие сцены насилия в своих семьях в детском возрасте, чаще демонстрируют агрессивное поведение в отношении супруги (супруга) и детей. Несомненно, на то существует несколько причин. Одна из них была фактически названа в рассказе уголовника, приведенном выше (она упоминается также в исследованиях о влиянии показа сцен насилия в кино или по телевизору). Люди, часто видящие сцены насилия, становятся относительно индифферентными к агрессивному поведению. Их способность к подавлению внутренней агрессивности может оказаться довольно слабой ввиду отсутствия представления о том, что недопустимо нападать на других людей ради достижения собственных интересов.</p>
    <p>Известная теория Альберта Бандуры о научении через наблюдение идет еще дальше. Как я уже упоминал ранее, Бандура продемонстрировал, что дети учатся правильным действиям в конкретной ситуации через наблюдение действий других людей. Так, мальчики, видя драку взрослых, усваивают, что и они могут решать свои проблемы путем нападения на другого человека.</p>
    <p>Этот процесс, возможно, повлиял на результаты эксперимента, участниками которого стали студенты университета штата Айова. Исследователи показывали испытуемым изображения детей, занятых различными предосудительными с общепринятой точки зрения делами (от брызганья виноградным соком на ковер до разрезания автомобильных шин ножом). Затем они попросили студентов рассказать о том, как бы они поступили с детьми в каждой конкретной ситуации. Позже психологи, распределив ответы на группы в зависимости от того, подвергались ли студенты в детстве строгим наказаниям или нет, обнаружили, что строго наказывавшиеся студенты чаще изъявляли намерение прибегнуть к физическому наказанию детей (Zaidi, Knutson &amp; Mehm, 1989. См. также: Wolfe, Katell &amp; Drabman, 1982).</p>
    <p>Люди могут также копировать поступки своих родителей. Когда матери и отцы били их в детстве, то этими действиями они как бы говорили им: «В будущем поступай как я». Таким образом, они приучали своего сына или дочь к мысли о необходимости строгого наказания ребенка в случае нарушения им существующих правил. Возможно, что при этом они убедили своих детей в том, что агрессия является эффективным способом решения многих проблем. Исследование, выполненное Национальной комиссией по изучению проблем возникновения и предотвращения насилия, позволило установить, что люди, многократно наблюдавшие случаи применения насилия в юности, став взрослыми, не видели ничего предосудительного в использовании силовых методов воздействия на того, с кем у них возникали конфликты. Кроме того, эти люди не только одобряли использование шлепков и затрещин для вразумления непослушных детей, но были уверены в том, что муж вправе ударить жену, посмевшую оскорбить его или даже лишь высказавшую ему малейшее возражение (Owens &amp; Straus, 1975).</p>
    <p><emphasis>Ошибки воспитания и конфликты между родителями.</emphasis> Мальчики, которые становятся свидетелями многочисленных случаев агрессивного поведения в своих семьях, возможно, испытывают влияние и других факторов помимо научения через наблюдение. Например, вполне возможно, что их родители не смогли выработать у них навыков самодисциплины. Результаты исследования, выполненного Джеральдом Паттерсоном, Джоном Рейдом (Gerald Patterson &amp; John Reid) и их помощниками из Орегонского центра социальных исследований, указывают на то, что многие придирчивые и склонные к рукоприкладству отцы и матери оказывались настолько неспособными к воспитанию детей, что фактически приучали их к агрессивной манере поведения<sup>109</sup>.</p>
    <p>Правильность этого вывода подкрепляется наблюдениями многих социальных работников за склонными к конфликтам семьями. Сделанные ими описания позволяют установить определенные симптомы, которые могут развиться у детей из подобных семей: ночное недержание мочи, ночные кошмары, депрессия, психосоматические проблемы, внезапные вспышки гнева, частые конфликты с братьями, сестрами и одноклассниками, а в некоторых случаях даже склонность к правонарушениям. Эти отчеты настолько хорошо согласовывались друг с другом, что оба автора пришли к заключению о том, что «открытая ссора родителей… является определяющим фактором развития детских проблем в конфликтных семьях» (Fantuzzo &amp; Lindquist, 1989, p. 78; см. также: Kempton, Thomas &amp; Forehand, 1989).</p>
    <p>Я должен сразу же добавить, что стычки родителей не обязательно наносят серьезную душевную травму каждому ребенку. Некоторые дети могут не испытывать серьезных последствий семейных ссор или, по крайней мере, испытывать их в такой форме, которая не сразу становится понятной постороннему наблюдателю. Но если даже это и так, то открытые столкновения отца и матери могут рассматриваться в качества фактора риска, повышающего вероятность того, что их ребенок, став взрослым, также будет проявлять склонность к агрессии.</p>
    <subtitle><emphasis>Прочие персональные особенности: социальный класс и проблемы пьянства</emphasis></subtitle>
    <p>До сих пор, рассматривая личные качества человека, регулярно агрессивно нападающего на других членов семьи, я уделял основное внимание его долгосрочным тенденциям поведения. Однако и другие характеристики подобных личностей также являются объектами исследования ученых. Двумя такими личными особенностями этих людей, связанными с возникновением внутрисемейного насилия, являются принадлежность к определенному социальному классу и степень, в которой они могут рассматриваться в качестве алкоголиков.</p>
    <subtitle><emphasis>Роль социального класса</emphasis></subtitle>
    <p>Средства массовой информации постоянно заявляют, что внутрисемейное насилие наблюдается во всех слоях общества. «Синие воротнички» и неквалифицированные рабочие не являются единственными социальными группами, в которых происходит избиение жен и жестокое наказание детей. Высококвалифицированным специалистам и топ-менеджерам также свойственны подобные виды агрессивного поведения, по крайней мере, об этом сообщают многие популярные газеты. Подобные заявления, безусловно, справедливы, если воспринимать их буквально, но это не обязательно означает, что насилие в семье с равной вероятностью наблюдается на всех социально-экономических уровнях общества. Люди, чья профессиональная подготовка, уровень образования и/или доходов позволяют им занять лишь невысокое место на социальной лестнице, с большей вероятностью демонстрируют агрессивное поведение, чем те, кто находится на ее высших ступенях.</p>
    <p>Эта вероятность, по-видимому, зависит от особенностей семей, в которых, как сообщается в прессе, наиболее часто допускается жестокое обращение с детьми. Кадушин и Мартин утверждают, что значительная часть семей, члены которых склонны к агрессивному поведению, имеют «недостаточные доходы», поскольку родители в них имеют низкий уровень образования и профессиональной подготовки. «Хотя насилие присутствует во всех социально-экономических группах, – заявляют эти авторы, – наиболее часто оно наблюдается среди бедных». Мы должны с осторожностью рассматривать связь социальных различий и склонности к насилию. Кадушин и Мартин видят серьезные основания для уверенности в том, что «даже после принятия… объяснений, оправдывающих расхождения в сообщениях прессы, члены групп с более низким социально-экономическим статусом имеют непропорционально большое представительство среди людей, допускающих насилие, так что фактически оно не является «внеклассовым» феноменом».</p>
    <p>Обзор работ, выполненный Хоталингом и Шугарменом, указывает на то, что феномен избиения жен тоже не обязательно носит «внеклассовый» характер. Во многих работах, проанализированных этими исследователями, отмечалось, что избивающие своих жен мужья имели в среднем более низкий образовательный и профессиональный уровень по сравнению с не прибегавшими к насилию мужчинами. Факт существования подобного различия подтверждается и данными ОИПНС 1975 года. Согласно полученным в ходе этого обследования результатам, удалось установить, что «синие воротнички» чаще били своих жен, чем «белые воротнички»<sup>110</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Употребление алкоголя</emphasis></subtitle>
    <p>Вне зависимости от мнений, которых мы придерживаемся в вопросе о роли социальных различий в проявлениях насилия в семье, всем нам приходилось слышать истории о рабочих, приходящих домой пьяными из кабака и избивающих своих жен и детей. Сообщения о случаях применения насилия к членам семьи, происходящих после приема спиртного, часто встречались в американских газетах в период, предшествовавший началу Второй мировой войны. Однако существуют ли весомые доказательства того, что в наше время пьянство по-прежнему влияет на частоту применения насилия в семье?</p>
    <p>На этот вопрос нет простого ответа, так как результаты исследований не всегда согласуются между собой. Тем не менее большинство результатов действительно указывают на то, что употребление спиртного нередко приводит к разжиганию семейных ссор. Например, обзор работ, выполненный Хоталингом и Шугарменом, позволил установить, что более чем в двух третях исследований, затрагивавших проблему возможного влияния пьянства на склонность к жестокому обращению с женой, делался положительный вывод о наличии подобной зависимости. Несмотря на то что, несомненно, есть и исключения из этого правила, факты избиения жены чаще наблюдались в тех семьях, где муж регулярно предавался пьянству.</p>
    <p>Однако исследователи проблем насилия в семье также хотели бы выяснить, имеются ли доказательства в пользу существования особого типа агрессивного, находящегося в состоянии алкогольной зависимости представителя рабочего класса. Другими словами, действительно ли злоупотребление спиртным приводит к фактам применения насилия в семьях, имеющих низкий социально-экономический статус. Гленда Кантор и Мюррей Страус убеждены в том, что проведенный ими анализ результатов ОИПНС 1985 года позволяет утверждать о наличии подобной связи.</p>
    <p>Участвовавшие в этом обследовании респонденты-мужчины были разделены на две группы по следующим признакам: 1) род их занятий (относились ли они к синим или белым воротничкам); 2) частота употребления спиртного; 3) одобрительное или неодобрительное отношение к проявлению агрессии против жены (то есть возможны ли, с их точки зрения, ситуации, в которых они бы одобрили использование мужем мер физического воздействия на супругу). Как видно из рисунка, влияние каждого из этих факторов было пропорционально числу мужчин той или иной группы, признавшихся в нанесении побоев своим женам в течение текущего года. В общем случае оказалось несущественным, каким были род занятий мужчины и его отношение к жестокому обращению с женой, так как постоянно пьющие мужья избивали своих жен чаще, чем те, кто употреблял алкоголь лишь эпизодически. Что очень важно в обсуждении данной проблемы, так это то, что наивысший показатель применения насилия был отмечен среди рабочих, с одобрением относившихся к использованию мер физического воздействия на своих жен и одновременно регулярно участвовавших в попойках. Эти мужчины почти в восемь раз чаще наносили побои своим женам, чем представители «белых воротничков», редко употреблявшие спиртное и не одобрявшие применения насилия против супруг<sup>111</sup>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_034.jpg"/>
    <p>Показатель частоты актов насилия как функция склонности к употреблению алкоголя, профессионального статуса и взглядов на возможность силового решения семейных проблем (Straus &amp; Gelles (1990), Physical Violence in American Families.</p>
    <empty-line/>
    <p>Таким образом, не должно возникать серьезных сомнений в том, что многие жестокие преступления совершаются под влиянием алкоголя.</p>
    <subtitle><emphasis>Влияние стресса и негативной эмоциональной реакции на применение насилия в семье</emphasis></subtitle>
    <p>Наличие связи между употреблением алкоголя и агрессивным поведением позволяет сделать следующий важный вывод: во многих случаях применение насилия в семье является реакцией на тот или иной стресс. Хотя такое утверждение может показаться достаточно очевидным, я думаю, все же стоит обсудить те различные способы, которыми стресс влияет на возникновение и характер семейных конфликтов.</p>
    <p>Как я уже отмечал, основная мысль данной книги заключается в том, что большинство случаев проявления агрессии, которые мы наблюдаем вокруг себя, являются эмоциональной реакцией на неудовлетворительное состояние дел. Люди, чувствующие себя несчастными по той или иной причине, могут испытывать повышенное раздражение и проявлять склонность к агрессии. Я применял это положение для объяснения многих формам насилия и могу с полным основанием использовать его и в данном случае. В сущности, я утверждаю, что многие (но, разумеется, не все) ситуации, в которых муж применяет насилие против жены и детей и/или подвергается нападению своей супруги, могут начинаться с эмоционального взрыва, порожденного отрицательными чувствами мужа или жены к объекту агрессии в момент ее проявления. Однако я также указывал на то, что негативный импульс, приводящий к насилию, нередко возникает с запаздыванием по времени. Исключения наблюдаются лишь в тех случаях, когда человек имеет серьезные агрессивные намерения, а его внутренние ограничения на применение силы являются слабыми.</p>
    <p>Я постараюсь подробнее раскрыть эту тему, рассмотрев некоторые из причин, способствующих возникновению у членов семьи тех негативных чувств, которые в итоге могут привести к взрыву от малейшей искры неудовольствия.</p>
    <subtitle><emphasis>Стрессы, обусловленные экономическими и бытовыми причинами</emphasis></subtitle>
    <p>Разумеется, основным источником тревожного состояния могут стать материальные проблемы. Представители «синих воротничков» часто набрасываются с кулаками на своих жен просто потому, что испытывают раздражение, вызванное нехваткой денег. Озлобленные невозможностью приобрести многие необходимые им и их семье вещи и испытывающие вызванные этим обстоятельством уколы самолюбия, они находятся в состоянии неустойчивого психического равновесия, которое легко может быть нарушено неосторожными поступками жены или детей. Их готовность к нападению на задевших их людей легко выливается в открытое насилие, если: 1) они имеют сравнительно высокую предрасположенность к агрессии, обусловленную опытом, приобретенным в детстве; 2) находятся в данный момент под воздействием выпитого спиртного; 3) способность к самоконтролю ослаблена уверенностью в том, что муж имеет право бить свою жену, а родители имеют право бить детей.</p>
    <p>Многие из этих рассуждений о стрессе применимы также и к женщинам. Материальные проблемы семьи одинаково тяжело сказываются и на мужьях, и на женах и могут внести свой вклад в развитие агрессивных наклонностей у женщин. Как указывали Хоталинг и Шугармен, пары со сравнительно низкими доходами с большей вероятностью применяют силу при выяснении отношений, чем более обеспеченные супруги.</p>
    <p>Проблемы на работе также могут быть важным источником стрессов, причем они не обязательно могут быть вызваны сложностями взаимоотношений с сотрудниками или начальством. Необходимость завершить задание к установленному сроку или постоянное выполнение бесконечной рутинной работы также могут привести к нарушению душевного равновесия. У рабочих, занятых на конвейерных линиях однообразными операциями, может накапливаться внутреннее напряжение, в результате чего нередко они приходят домой раздраженными. Даже неуверенность работника относительно того, что же ему необходимо сделать для выполнения своих обязанностей, также может стать причиной серьезного беспокойства. В одном исследовании удалось установить, что матери наказывали своих детей особенно часто, когда те мешали им выполнять порученное задание, смысл которого был этим женщинам не до конца понятен (Passman &amp; Mulhern, 1977).</p>
    <p>Разумеется, трудности на работе и нехватка денег являются не единственными источниками стрессов. Глубокое расстройство может быть вызвано смертью любимого человека, болезнью или враждебными действиями близких нам людей. В определенной степени мы можем быть обеспокоены изменениями дневного распорядка, связанными с новыми служебными обязанностями или переездом на новое место жительства. Возникающее при этом душевное смятение может повысить чувствительность к угрозам, новым проблемам или разочарованиям. Подобные вещи способны снизить возможности самоконтроля и повысить вероятность того, что человек начнет неадекватно резко реагировать на поступки других членов семьи.</p>
    <p>Как отмечала на основе результатов ОИПНС 1975 года Мюррей Страус, многие люди с трудом справляются с подобными стрессами. Чем большему числу стрессов подвергался респондент (из списка из 18 событий, отдельные из которых мы уже упоминали ранее), тем выше была вероятность того, что он сообщал об оскорблении, нанесенном своей жене или мужу в текущем году. Хотя подобная закономерность наблюдалась и у мужчин, и у женщин, все же результаты исследования указывали на то, что количество перенесенных стрессов наибольшим образом сказывалось на агрессивном поведении именно женщин. В частности, среди мужчин и женщин, имевших мало проблем, последние проявляли агрессивное поведение в два раза реже, однако среди людей с серьезными проблемами жены гораздо чаще нападали на мужей, чем мужья на жен. Вне зависимости от причин этих различий нетрудно заметить, что и мужчины и женщины особенно легко приводятся в ярость своими партнерами по браку в те моменты, когда утрачивают состояние душевного равновесия<sup>112</sup>.</p>
    <p>Ситуационный стресс может также сказываться и на отношениях с детьми. В исследовании, проведенном Кадушиным и Мартин среди взрослых жителей штата Висконсин, на вопрос о применении к детям мер физического воздействия 68 % респондентов заявили о том, что они били своих детей, находясь в стрессовом состоянии, вызванном потерей работы, финансовыми затруднениями, болезнью и/или личными проблемами. При этом некоторые родители испытывали такое нервное напряжение, что даже малейший проступок детей мог стать причиной вспышки насилия. Мать-одиночка с четырьмя детьми рассказала о таком случае:</p>
    <cite>
     <p>Это было в воскресенье вечером. У меня было отвратительное настроение. Еще утром я снова легла в постель, потому что дети отказались прибраться на столе. Они не хотели помогать мне по дому. Я чувствовала себя усталой и расстроенной. Мне хотелось на какое-то время отдохнуть от своих детей, отправить их в этот лагерь, но они были против. Я пала духом и ощущала гнетущее беспокойство – как будто я отдала что-то ценное и ничего не получила взамен. К тому же моя зарплата была совсем невелика. В довершение всего мне никак не удавалось за – кончить внешнюю обшивку нашего дома алюминиевыми листами – как я ни прикрепляла их, все равно я не могла сделать это достаточно ровно. Градус моего настроения опустился до самой нижней точки. Я испытывала полный упадок душевных сил. Мы ужинали, когда он сказал, что ему попала кость в горло, и выплюнул ее. Тогда я сказала: «Не смей так делать», – и вонзила в него нож. Я старалась, чтобы он вошел как можно глубже. В тот момент я действовала как сумасшедшая (Kadushin &amp; Martin, 1981, p. 228).</p>
    </cite>
    <p>Интересно, что анализ интервью, взятых Кадушиным и Мартин, позволил сделать вывод о том, что многие взрослые, бившие детей в порыве гнева, возникшего на фоне испытываемого ими эмоционального стресса, впоследствии сами стыдились подобных поступков. По-видимому, они понимали различие между агрессией, направленной на восстановление семейного статус-кво, и эмоциональной агрессией, вызванной внешними проблемами. Эти родители считали вполне разумным ударить проявляющего сознательное непослушание ребенка, но с неодобрением относились к попыткам «распускать руки» и бить детей лишь по причине собственного плохого настроения (Dietrich et al., 1990, p. 228).</p>
    <subtitle><emphasis>Другие источники отрицательных эмоций: погода и выбросы вредных веществ</emphasis></subtitle>
    <p>Нет ничего удивительного в том, что испытывающие серьезные проблемы люди часто оказываются раздражительными или даже озлобленными и легко срываются на применение насилия. Не столь очевидно то, что почти все способное вызвать у нас отрицательные эмоции также может инициировать появление агрессии и, как следствие, семейные конфликты.</p>
    <p>Впервые высказав эту мысль ранее, я обратил внимание на существование таких факторов дискомфорта, способных породить агрессию, как непривычно высокая температура воздуха и социальный стресс. Теперь я хотел бы добавить к ним выброс вредных веществ в атмосферу, ухудшающий внутреннее состояние людей и, значит, увеличивающий вероятность применения насилия в семье.</p>
    <p>Занимаясь одним из направлений комплексной программы исследования психологических последствий для населения выбросов вредных веществ в атмосферу, Джеймс Роттон и Джеймс Фрей (James Rotton &amp; James Frey) фиксировали все случаи домашних ссор, о которых ежедневно в течение всего 1975 года сообщалось в полицию города Дейтон, штат Огайо. Кроме того, от местного управления контроля за состоянием окружающей среды они получили данные о выбросах в городскую атмосферу в течение этого периода. После выполнения чрезвычайно сложной статистической обработки полученной информации исследователи пришли к выводу, что полиция получала наибольшее число сигналов о семейных конфликтах именно в те дни, когда температура воздуха повышалась, скорость ветра падала, а уровень содержания озона в атмосфере увеличивался. При этом ученые обращали внимание на то, что концентрация загрязняющих воздух веществ, также способных повысить раздражительность людей, достигала своего пикового значения, когда содержание озона в атмосфере было высоким, а скорость ветра – недостаточно большой, чтобы отнести от города вредные выбросы.</p>
    <p>Роггон и Фрей утверждали, что эти данные следует рассматривать не только с точки зрения роста числа конфликтов внутри семьи. Многие социологи и криминалисты неоднократно заявляли о влиянии погодных и атмосферных условий на повышение частоты социальных контактов между людьми, приводящих к увеличению числа тяжких преступлений против личности. По мнению этих специалистов, чем чаще люди вступают в контакт друг с другом, тем выше вероятность возникновения ссоры между ними. Однако Роттон и Фрей отмечали, что, несмотря на то что члены одной семьи должны иметь наибольшее число взаимных контактов в холодную погоду, когда все они находятся дома, число обращений в полицию в прохладные дни было минимальным. По-видимому, наилучшее объяснение этого феномена заключается в том, что выбросы в атмосферу отрицательно сказывались на многих жителях города, которые в результате с большей вероятностью проявляли свою агрессивность (Rotton &amp; Frey, 1985).</p>
    <subtitle><emphasis>Особенности конфликта, способные стать катализаторами насилия</emphasis></subtitle>
    <p>Хотя возникновение у человека неприятных ощущений может быть обусловлено его склонностью к агрессивности, обычно этот стимул оказывается слишком слабым, чтобы перерасти в открытое нападение. Нередко побуждение к свершению акта насилия получает дополнительное подкрепление за счет возникновения новых тревожных обстоятельств или появления факторов, напоминающих о негативных моментах в прошлом, которые приводят к возникновению агрессивных намерений.</p>
    <p>Эту функцию может выполнять спор или неожиданный конфликт. Ричард Джеллес собрал много результатов интервью с членами семей, в которых отмечались насильственные случаи. В частности, многие мужья и жены сообщали о том, как они сами или их партнеры по браку выражали недовольство, досаждали придирками или допускали открытые оскорбления, провоцируя таким образом реакцию с применением насилия. Придирки и ворчание иногда приводили к резкому взрыву эмоций, «интенсивность которого зависела от глубины стресса, под влиянием которого находился в данный момент супруг», и некоторые жены признавали, что если бы они не «пилили» своих мужей, то те не стали бы прибегать к рукоприкладству. «Я не могу взять всю вину за произошедшее на себя, – призналась одна женщина, – но во многих случаях, чтобы избежать побоев, мне просто следовало прикусить язык. Я сама шпыняла мужа до тех пор, пока он не набрасывался на меня с кулаками». Однако очень часто жены утверждали, что их мужья были виноваты перед ними, по крайней мере отчасти – либо из-за своих проступков (чрезмерного употребления спиртного, проигрыша денег или оскорбительного поведения), либо из-за того, что они не выполняли ожидаемых от них действий (например, не зарабатывали достаточного количества денег, не занимались поисками работы или не уделяли должного внимания своим супругам). Джеллес также отмечал, что в отдельных случаях сильное неудовольствие возникало в результате «недостаточной или неумело проявляемой сексуальной активности партнера» (Gelles, 1987, р. 158–163).</p>
    <p>Каким бы ни был источник неудовольствия супругов, их чувство обиды нередко приводит к возникновению ссоры. Обмен резкими словами будет учащаться по мере обострения конфликта, в результате чего он может перейти в стадию открытого применения насилия. В результате такого развития событий любое проявление агрессии, в форме ли словесных оскорблений или же мер физического воздействия, способно породить ответную агрессию. Подобная «контрагрессия» – явление широко распространенное, на что указывают, в частности, результаты ОИПНС 1975 года. При этом нападки жены на мужа являются более важным фактором ответной реакции супруга, чем его отношение к подобным действиям со стороны других людей. Чрезвычайно возбужденные агрессивными действиями супруга или супруги, муж или жена, нередко забывая о возможных последствиях стычки, импульсивно стараются нанести ответное оскорбление обидчику (Dibble &amp; Straus, в: Straus &amp; Gelles, 1990).</p>
    <p>Мюррей Страус указывал на этот вид обмена агрессивными действиями в своей критике метода, используемого в школе терапии супружеских отношений, суть которого может быть выражена следующими словами: «Ничего не скрывайте – выражайте свои чувства открыто». Попросив своих студентов описать последний конфликт в их семье между отцом и матерью, он обнаружил, что когда один из родителей внезапно начинал произносить оскорбительные слова в адрес другого, то подобные действия с большой вероятностью вызывали ответную реакцию в виде физического насилия. Таким образом, вместо того чтобы дать возможность обоим участникам ссоры излить свое недовольство с помощью крика или даже битья посуды, вербальная агрессия чаще приводит к физической агрессии, чем к миру и гармонии. При этом сходный результат обычно наблюдался вне зависимости от того, исходила ли первоначальная агрессия от мужа или от жены (Straus, 1974). Подобная катализация насилия иногда происходит и в тех случаях, когда родители пытаются физически воздействовать на ребенка. Кадушин и Мартин выявили одну особенность, которая хорошо вписывается в картину агрессии, нарисованную в этой книге. На основе интервью, взятых у родителей, бивших своих детей, эти ученые установили, что существует различие между «экспрессивным» наказанием (то, что я называю «эмоциональной агрессией») и сознательно контролируемой, ориентированной на достижение определенной цели агрессией. Большинство взрослых в данном опросе (свыше 60 %) демонстрировали склонность именно к такой целенаправленной агрессии, применяя наказания к своим детям ради того, чтобы дать им урок на будущее и заставить изменить поведение. Однако почти четверть всех родителей описывали свои действия в более экспрессивных и эмоциональных выражениях, подчеркивая, что они действовали импульсивно, поскольку находились в возбужденном состоянии или просто хотели причинить боль непослушному ребенку. Одна мать, признавшая, что ее агрессия носила именно такой характер, описывала свои действия по отношению к ребенку как не обусловленные никакой осознанной целью. «На самом деле я ни о чем не думала, – сообщила она, – мои действия были просто импульсивной реакцией на сложившуюся ситуацию».</p>
    <p>Какими бы ни были исходные намерения взрослых, во многих случаях, начав бить ребенка, они приходят в неистовое возбуждение и их агрессивность начинает стремительно нарастать. Жестоко наказывавшая своего ребенка мать, о которой я сообщал в самом начале книги, отмечала, что все происшедшее с ней в описанном случае было в определенном смысле ее ответом на вызывающую реакцию дочери Джулии на примененные к ней меры физического воздействия.</p>
    <cite>
     <p>Я схватила дочь и пристально посмотрела на нее. Однако она даже не взглянула на меня. Но на самом-то деле она следила за мной. На ее лице было такое выражение, как будто я была не ее мать, а какая-то отрава. Тогда я принялась бить Джулию. Я била и била ее, и казалось, чем дольше я это делала, тем больше испытывала потребность бить ее еще и еще. Мне было не остановиться (см.: Kadushin &amp; Martin, 1981, p. 189, 196).</p>
    </cite>
    <p>Очевидно, в нашей жизни было бы меньше инцидентов с применением насилия, если бы мы могли каким-то образом снизить степень эмоционального дистресса людей и научить их уменьшать или хотя бы контролировать степень их душевного смятения, порожденного последствиями конфликта с членами семьи.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава 5</p>
     <p>Убийства</p>
    </title>
    <subtitle><emphasis>В 8 из 20 крупнейших городов США произошло рекордное количество убийств</emphasis></subtitle>
    <cite>
     <p>В 1990 году молодые жители городов убивали из-за наркотиков, одежды, небольшой суммы денег, любви, ненависти и без каких-либо видимых причин. Их жертвами были друзья, родственники и невинные прохожие. Соседство с ними становилось виртуальной тюрьмой для законопослушных граждан. New Уогк Times, декабрь 1990 года</p>
    </cite>
    <p>Реальная картина убийств, совершенных в американских городах, несомненно, отличается от той, которую рисуют авторы криминальных романов. Герои книг, побуждаемые либо страстью, либо хладнокровным расчетом, для достижения цели обычно просчитывают каждый свой шаг. Приведенная цитата в духе художественной литературы говорит нам о том, что многие преступники ожидают получить выгоду (возможно, путем ограбления или продажи наркотиков), но тут же указывает, что иногда люди убивают по самым ничтожным поводам: «из-за одежды, небольшой суммы денег… и без каких-либо видимых причин». В состоянии ли мы разобраться в столь разных причинах убийств? Почему один человек лишает другого жизни?</p>
    <p>В этой главе предлагается краткий обзор того, что известно социальным психологам об убийствах. Это отнюдь не широкий обзор данной темы. Он сконцентрирован лишь на случаях убийств в Соединенных Штатах Америки. Такой выбор частично обусловлен доступностью большого объема информации о преступлениях в США, но на него повлияло и то обстоятельство, что в США предумышленные убийства являются гораздо более серьезной социальной проблемой, чем во многих других развитых странах. В середине 60-х годов один из критиков американского общества заметил, что насилие «типично для Америки так же, как яблочный пирог». Цифры, представленные на рисунке, подтверждают этот, в общем-то, довольно циничный комментарий. Число убийств, совершенных в США молодыми людьми в возрасте от 15 до 24 лет (в США наибольшее число преступлений со смертельным исходом совершается именно этой возрастной группой), намного превышает показатели других развитых стран (сведения из: Fingerhut &amp; Kleinman, 1990).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_035.jpg"/>
    <p>Количество убийств на 100 тыс. человек, совершаемых молодыми людьми в возрасте от 15 до 24 лет (1986–1987) (Сведения из Fingerhut &amp; Kleiman (1990), Journal of the American Medical Association. Vol. 263, p. 3292–3295).</p>
    <empty-line/>
    <p>В обзоре не рассматриваются убийства, совершаемые психопатическими личностями, например параноидальными шизофрениками, которые «слышат» голоса, повелевающие им уничтожить кого-либо, или омерзительными типами, совращающими и убивающими несовершеннолетних детей. К сожалению (с моей точки зрения), придется исключить из рассмотрения и серийных убийц. Обзор будет ограничен более типичными случаями убийств, которые преобладают в статистических отчетах.</p>
    <p>В качестве основы обсуждения я в первую очередь приведу определение нескольких важных правовых концепций, затем основные статистические данные, комментарии к которым будут даны далее, в этой же главе.</p>
    <subtitle><emphasis>Закон, убийство, предумышленное убийство</emphasis></subtitle>
    <p>С точки зрения закона убийством в очень широком смысле является любое лишение жизни одного человека другим. Далеко не всякий смертный случай в равной степени предосудителен в глазах закона. Лишение жизни не несет за собой наказания, если закон признает это действие оправданной или простительной мерой. Оправданные убийства имеют место в случаях соответствия требованиям закона, например когда полицейский стреляет в убегающего подозреваемого, отказавшегося остановиться, тогда как простительный смертный случай является результатом случайности законного действия, например когда водитель автомобиля не успевает затормозить и сбивает ребенка, внезапно выскочившего на проезжую часть. Законом наказываются только убийства с преступной целью, за которые кто-либо несет уголовную ответственность.</p>
    <p>Тяжесть убийства с преступной целью, с точки зрения закона, зависит от того, относится оно к предумышленному или к непредумышленному. Различие состоит в том, насколько осознанными были намеренность и злой умысел при совершении убийства. В случае непреднамеренного убийства смерть, предположительно, не замышлялась или убийство было совершено неосознанно, даже если его можно было предполагать. Автомобилист признается виновным в непредумышленном убийстве, если в результате его (или ее) опасного вождения гибнет человек. Чтобы признать преступника виновным в тяжком убийстве первой степени, необходимо доказать, что в его намерения входило не только совершение преступления и планирование его исполнения, но и желание убить жертву. С другой стороны, для признания тяжкого убийства второй степени необходимо доказать только желание убить (заранее обдуманный злой умысел). Данный обзор будет рассматривать главным образом предумышленные убийства первой и второй степени, хотя некоторые статистические данные, о которых было упомянуто выше, включают и преднамеренные, и непреднамеренные убийства (так как они не подразделяются в статистике, приводимой Министерством юстиции США в Sourcebook of Criminal Justice Statistics).</p>
    <subtitle><emphasis>Какие типы убийств чаще всего совершаются в Соединенных Штатах Америки</emphasis></subtitle>
    <p>Статистика преступлений дает общее представление, какие типы убийств наиболее вероятны в США, так как большинство преступников арестовывается и информация об этих случаях становится доступной. Например, совершенно ясно, что, как правило, это инцидент между двумя людьми, в котором один человек убивает другого. Также ясно, что большинство убийц относительно молоды – с этим мы еще не раз столкнемся в настоящей главе. Далее отметим, что в большинстве случаев и убийца и жертва являются мужчинами. О том, насколько мужчины опаснее женщин, говорят следующие данные: в 1987 году из 10 ООО убийств 86 % совершили мужчины. Этот показатель остается без изменений. Более того, свыше 70 % жертв – также мужчины<sup>113</sup>.</p>
    <p>Кроме перечисления статистических данных я привожу в этом разделе открытия выдающегося криминолога Марвина Вольфганга (Marvin Wolfgang), опубликованные им в 1958 году в ставшем классическим исследовании убийств (Wolfgang, 1958,1967). В них приведено множество фактов, которые необходимо сопоставить, чтобы понять, почему люди сознательно лишают друг друга жизни.</p>
    <subtitle><emphasis>Убийства в Филадельфии и других городах. Статистические данные</emphasis></subtitle>
    <p>Чтобы получить исходную статистическую базу, Вольфганг изучил в полицейском управлении Филадельфии 588 уголовных дел с зарегистрированными убийствами за 5-летний период – с 1948 по 1952 год. Он выявил наличие определенных закономерностей, даже в том преобладающем большинстве случаев, когда смертельный исход не планировался.</p>
    <p>Некоторые из этих закономерностей напрямую связаны с общими предпосылками преступлений. Так, большинство убийств совершались в выходные дни, одна треть – в субботние ночи. Как и можно было предполагать, почти две трети преступлений совершались после принятия алкоголя.</p>
    <p>Но в контексте данной главы наиболее интересны открытия о природе преступников и их жертвах. Статистика показывает, что в большинстве случаев один или оба участника инцидента имели давно укоренившуюся склонность к насилию. Относительно высокий процент убийц мужского пола ранее арестовывались за преступления против личности. Это вовсе не означает, что убийства неизбежны или что почти каждый может стать жертвой. Гораздо чаще жертвами были люди, в чем-то похожие на преступников. Характерное сходство заключалось в том, что и злоумышленник, и его жертва были бедны и/или из рабочего класса и более чем в 90 % случаев принадлежали к одной этнической или расовой группе. Необходимо отметить значительное преобладание случаев преступлений среди афроамериканцев, мы еще вернемся к этому. Хотя за рассмотренный период только 18 % жителей Филадельфии были чернокожими, три четверти преступников и почти такой же процент жертв принадлежали к этой расе. Кроме того, статистика показывает, что большинство злоумышленников были молоды: от 20 до 30 лет, и их жертвы – того же возраста или чуть старше.</p>
    <p>Наконец, часто участники инцидента были знакомы до убийства, а во многих случаях и не просто знакомы. Более чем в половине столкновений это были друзья или родственники, и почти в 60 % жертвой становился человек, схожий с убийцей психологически.</p>
    <subtitle><emphasis>Насилие, спровоцированное жертвой</emphasis></subtitle>
    <p>Вольфганг не только проанализировал статистические данные. Он также продемонстрировал, что значительное количество жертв играют активную роль в агрессивных столкновениях, приводящих к их смерти. Такое мнение высказывалось впервые. До публикации работы Вольфганга большинство социологов изучали только преступников, их культурное и физическое развитие. Исследователи не принимали во внимание возможную роль жертвы. По словам одного из психологов, «жертвы убийств рассматривались как пассивные и подчиненные индивиды, которым судьба предназначала стать объектами воздействия активности центральных участников событий – злоумышленников» (Braucht, Loya &amp; Jamieson, 1980, p. 316).</p>
    <p>Оспаривая мнение, что только незначительное меньшинство жертв действительно инициировали насилие, Вольфганг вносит необходимые коррективы в этот односторонний взгляд. Результаты его изучения уголовных дел показали, что примерно в четвертой части преступлений именно убитые первыми вытаскивали оружие или применяли силу. Вольфганг говорит об этих случаях как об <emphasis>убийствах, спровоцированных жертвой</emphasis>. В подтверждение этого тезиса он отмечает, что в большинстве таких инцидентов жертвы ранее задерживались полицией как участники уголовных преступлений. Ясно, что они не были пассивными и невинными мишенями отпетых уголовников.</p>
    <subtitle><emphasis>Мотивы преступлений</emphasis></subtitle>
    <p>Стремясь не просто дать описание случаев применения насилия и задействованных в них лиц, Вольфганг попытался также определить мотивы поведения убийц. Опираясь на материалы уголовных дел, он пришел к выводу, что причинами большинства смертельных случаев являлись ссоры, возникающие на основе домашних раздоров, споров из-за денег или из ревности. Лишь минимальная часть инцидентов по большей части или всецело были хладнокровными и немотивированными.</p>
    <subtitle><emphasis>Аналогичные открытия в других работах</emphasis></subtitle>
    <p>В различных регионах США было проведено множество других сравнительных исследований, охватывающих разные временные периоды между окончанием Второй мировой войны и серединой 70-х годов. Результаты их в целом совпадали с выводами Вольфганга, хотя не всегда повторялись в деталях (см.: Braucht etal., 1980; Gibbons, 1987).</p>
    <p>Различия в деталях могут иметь важное значение. Изучение убийств в Хьюстоне, штат Техас, среди белого населения выделяло латиноамериканцев (чего не было у Вольфганга) и показало высокий уровень убийц и жертв в этой этнической группе. Другими словами, оно говорило, что помимо афроамериканцев и другие неблагополучие в социально-экономическом плане группы ощущают уколы стрел насилия. Кроме того, анализ преступлений в Чикаго за 1965 год выявил, что по сравнению с данными десятилетней давности, полученными Вольфгангом, увеличился процент смертельных случаев в результате применения огнестрельного оружия. Последующее изучение убийств в этом городе за период с 1965 по 1970 годы, проведенное Ричардом Блоком (Richard Block) и Франклином Зимрингом (Franklin Zimring), показало устойчивый рост убийств в течение всех пяти лет. Больше всего возрос удельный вес смертных случаев в результате вооруженных ограблений и убийств огнестрельным оружием, совершаемых афроамериканцами от 15 до 24 лет<sup>114</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Различные случаи провоцирования убийств</emphasis></subtitle>
    <p>Убийства знакомых и незнакомых преступнику людей. Приведенная выше статистика наводит на мысль о росте убийств незнакомых преступнику людей. Если это так, то отсюда следуют важные выводы. Убийство знакомого человека во многих случаях отличается от убийства случайного встречного; чаще всего оно является результатом взрыва эмоций вследствие ссоры или межличностного конфликта. Вероятность лишения жизни человека, которого видят первый раз в жизни, наиболее высока в процессе совершения кражи со взломом, вооруженного ограбления, угона автомобиля или при торговле наркотиками. В данном случае смерть жертвы не является главной целью, она – более или менее вспомогательное действие в ходе достижения других целей. Таким образом, предполагаемый рост убийств незнакомых преступнику людей может означать увеличение количества «производных» или «побочных» убийств.</p>
    <p>Некоторые свидетельства подтверждают эти выводы. Давайте разграничим смертные случаи, произошедшие в результате ссор или эмоциональных конфликтов, с одной стороны, и явившиеся результатом таких уголовных преступлений, как кражи со взломом, воровство, ограбления, поджоги и прочее, с другой. (Учитывая концепции, ранее представленные в данной книге, последние можно отнести к инструментальным действиям, так как обычно они совершаются главным образом для достижения определенной цели, а не для причинения физического увечья жертве.) Социологи Керк Уильяме (Kirk Williams) и Роберт Флюеллинг (Robert Flewelling) из университета Нью-Гемпшира, изучив отношения преступник – жертва в разных типах преступлений со смертельным исходом, провели аналогичное разграничение.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_036.jpg"/>
    <p>Различия взаимоотношений между жертвой и преступником в предумышленных и непредумышленных убийствах, происходящих вследствие конфликтов и инструментальных преступлений.</p>
    <empty-line/>
    <p>Рассматривая только американские города с населением более 100 тысяч человек, так как насилие с летальным исходом посторонних наиболее часто случается в крупных промышленных центрах, они изучили около 48 тысяч уголовных дел, возбужденных по предумышленным и непредумышленным убийствам за период с 1980 по 1984 год. Ученые подразделили смертные случаи на две категории: конфликты – например, любовные треугольники или ссоры; и убийства, совершенные в процессе уголовного преступления, которые я называю «инструментальными». Затем они определили взаимоотношения между преступником и жертвой в каждой категории преступлений. На рисунке обобщены выводы данного исследования.</p>
    <p>Из рисунка видно, что при конфликтах в процентном отношении количество убийств незнакомых преступнику людей очень мало. Фактически из 21 тысячи жертв 87 % были знакомы со своим убийцей. И наоборот, при «инструментальных преступлениях» наибольшую вероятность стать жертвой имели посторонние для преступника люди<sup>115</sup>.</p>
    <p>Анализ преступлений последующего периода, проведенный на национальном уровне с охватом и крупных и небольших городов, дает сходную картину. По материалам Sourcebook of Criminal Justice Statistics за 1988 год, во всех 18 тысячах убийств, предумышленных и непредумышленных, известных полиции в 1987 году, жертва и злоумышленник были: членами одной семьи – в 16 % случаев, друзьями или знакомыми – в 40 %, и только в 13 % инцидентов они были незнакомы. В остальных случаях их знакомство осталось невыясненным. Еще более важно то, что посторонний человек имел гораздо большую вероятность стать жертвой при совершении злоумышленником уголовного преступления, чем в случае насильственных инцидентов из– за ссоры или ревности. Так, случайный человек становился жертвой убийства в процессе совершения другого преступления почти в 30 % подобных случаев, по сравнению с 11 % в случае преступлений из-за ревности, 7 % – ссор на финансовой основе и 9 % другого рода инцидентов (из: U. S. Department of Justice, 1988, op. cit., p. 448).</p>
    <p>Статистика подтверждает рост убийств, жертвами которых становятся незнакомые преступнику люди. Например, в Чикаго в 1965 году жертва была в какой-то степени знакома с убийцей в трех четвертях случаев. Однако через 10 лет преступник знал жертву только в 58 % убийств. Статистика также отражает заметный рост убийств, совершаемых в процессе другого преступления. В 1960 году только пятая часть всех убийств относилась к этой категории, но к концу десятилетия они составляли уже 30 %. К концу 70-х годов, как заметил Франклин Зимринг, «хотя в большинстве убийств жертвами становятся друзья или знакомые, постоянно возрастает число «нового американского убийства» – результата ограбления – инцидента, при котором жертва и преступник, как правило, абсолютно неизвестны друг другу»<sup>116</sup>.</p>
    <p>Что же происходит? Почему имеет место такой рост убийств в ходе совершения другого преступления? Вероятно, это обусловлено многими факторами. Окружной прокурор Филадельфии, которого мы цитировали в начале третьей части книги, возлагает всю вину на «легкую доступность ручного огнестрельного оружия и влияние наркотиков». Однако такое объяснение было бы слишком примитивным. Хотя распространенность наркотиков действительно играет большую роль в насильственных преступлениях против личности, по-видимому, значительный рост убийств – это не прямое следствие применения наркотиков. Согласно данным Управления полиции Вашингтона, округ Колумбия, в 1988 году примерно две трети убийств в городе были связаны с применением или продажей наркотиков, но в 1990 году эта цифра снизилась до 39 %, хотя количество убийств в течение двух лет постоянно росло. Аналогичную картину представляют собой и преступления в Нью-Йорке за тот же период<sup>117</sup>. Если жертвами убийц в большинстве случаев становились посторонние люди, это, возможно, не просто потому, что люди были так или иначе связаны с наркотиками.</p>
    <p>Более успешно можно уяснить роль оружия в росте числа убийств. Когда Зимринг проанализировал полицейские отчеты о вооруженных нападениях в Детройте с 1962 по 1974 год, он выявил не только значительный рост этого вида преступлений в течение всего периода, но и еще более высокий уровень роста убийств в ходе подобного рода преступлений. Большая часть смертных случаев, связанных с вооруженным ограблением, явилась результатом более частого использования при этом огнестрельного оружия (Zimring, 1979). Можно сделать вывод, что резкий рост убийств незнакомых людей за последние два десятилетия частично объясняется частотой применения огнестрельного оружия при совершении других видов преступлений.</p>
    <p>Интересно отметить, что Зимринг считал, что в тот период в Детройте на 150 вооруженных ограблений приходился один смертельный случай, и относил их в большей степени к «случайным», чем к инструментальным, так как они не являлись средством достижения целей преступников. При столкновении преступника и жертвы происходило что-то, что заставляло злоумышленника выстрелить. Возможно, жертвы сопротивлялись или слишком медленно реагировали на приказания грабителей. По крайней мере в некоторых из таких столкновений эмоционально взвинченные и находящиеся на грани нервного срыва правонарушители могли открыть огонь просто импульсивно.</p>
    <p>Необходимо выделить еще одно открытие Зимринга: широко распространено мнение, что типичное вооруженное ограбление заключается в нападении чернокожего злоумышленника на белую жертву. Действительно, в начале 60-х годов большинство людей, убитых грабителями в Детройте, были белые, погибшие от рук чернокожих. Однако во второй половине десятилетия картина резко изменилась. К 1974 году две трети жертв были чернокожими, и большая часть из них были убиты также чернокожими. Это положение сохраняется и в настоящее время.</p>
    <subtitle><emphasis>Убийства, совершаемые афроамериканцами</emphasis></subtitle>
    <p>Горожане, полицейские власти и социологи весьма озабочены высоким уровнем убийств, совершаемых афроамериканцами. Статистика действительно удручает. Напомню, что исследование Вольфгангом преступности в Филадельфии показало, что почти три четверти злоумышленников и почти столько же жертв были чернокожими, хотя чернокожее население города составляло только 18 % общей численности. Цифры констатировали, что уровень преступлений, совершаемых чернокожими мужчинами в расчете на 100 тысяч жителей, составлял 42 %, в то время как белыми – 3 %. Изучение убийств в других городах Америки, как уже упоминалось, открывало аналогичную картину.</p>
    <p>Более высокая преступность со смертельным исходом, при которой и злоумышленник и жертва являются афро-американцами, характерна и в наши дни. Об этом говорит хотя бы тот факт, что за 1987 год из 10 тысяч инцидентов, при которых преступник-одиночка убил человека, в половине случаев полицией была установлена афроамериканская расовая принадлежность убийц, хотя эта расовая группа составляет только около 12 % населения США. Среди жертв также преобладали чернокожие: среди убитых при столкновении один на один их было 88 % (US Department of Justice 1988, op. cit., p. 453).</p>
    <p>Однако здесь важно иметь в виду, что высокий уровень убийств совершается главным образом в конкретном сегменте чернокожего населения: среди молодежи мужского пола. По данным американских Centers for Disease Control (CDC, Центры контроля заболеваний), уровень убийств среди этой категории населения с 1978 по 1987 год «в 4–5 раз выше, чем среди молодых чернокожих женщин, и в 5–8 раз – чем среди молодых белых мужского пола». На рисунке представлен уровень убийств (в расчете на 100 тысяч человек) за данное десятилетие, совершаемых молодыми чернокожими мужчинами в возрасте от 15 до 24 лет. На рисунке также отражено применение огнестрельного оружия в трех четвертях убийств этого периода.</p>
    <p>Недавно CDC выпустили обновленные данные. С 1987 по 1990 год уровень убийств продолжал расти, что отмечают и статьи в газетах, которые я цитировал. Рост в основном обусловлен увеличением числа преступлений, совершаемых чернокожими тинэйджерами. В 95 % убийств применялось огнестрельное оружие.</p>
    <p>Необходимо учитывать, что большинство жертв также были чернокожими и примерно той же возрастной группы. В настоящее время эта категория преступлений так многочисленна, что по данным эпидемиологов CDC убийства становятся основной причиной смерти чернокожих мужчин от 15 до 24 лет. Как заметил один из работников CDC: «В настоящее время в некоторых регионах страны вероятность насильственной смерти черного мужчины в возрасте от 15 до 25 лет выше, чем вероятность смерти американского солдата во время выполнения им воинского долга во Вьетнаме»<sup>118</sup>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_037.jpg"/>
    <p>Уровень убийств с применением и без применения огнестрельного оружия (в расчете на 100 тысяч человек), совершаемых молодыми чернокожими мужчинами в возрасте от 15 до 24 лет.</p>
    <empty-line/>
    <p>Подумайте об этом. Именно сейчас центральные районы многих крупных американских городов намного опаснее для этой категории граждан страны, чем были джунгли и рисовые поля для их отцов и старших братьев во время войны во Вьетнаме.</p>
    <p>На высокий уровень убийств, совершаемых чернокожими американцами, могут влиять и другие факторы. Среди преступников, как белых, так и чернокожих, высокий процент составляют люди, находящиеся на нижних ступенях социально-экономической лестницы. Кроме того, велик шанс, что алкоголь играет важную роль в случаях убийств, которые распространяются как чума в этом сегменте населения. Обобщая эти факты, Лоуренс Гари (Lawrence Gary) из университета Говард, Вашингтон, говорит:</p>
    <cite>
     <p>Можно утверждать, что при убийствах, совершаемых среди людей с доходами ниже средних, как правило, убийцей является чернокожий мужчина моложе 30 лет и что более чем в 50 случаях преступление совершается после употребления алкоголя…Убийства, связанные с употреблением алкоголя, реже случаются среди чернокожих мужчин со средними или выше чем средними доходами (Gary, 1986, р. 25).</p>
    </cite>
    <subtitle><emphasis>Условия, при которых совершаются убийства</emphasis></subtitle>
    <p>Главная задача, стоящая перед современным обществом, – понять и использовать статистические данные, рассмотренные мною в этой главе. Отдельного изучения требует вопрос, почему в Америке столь высок процент чернокожих и малоимущих убийц. Является ли подобное преступление результатом озлобленной реакции на нищенскую жизнь и дискриминацию? Если да, какие другие социальные факторы влияют на него? Какие социальные причины воздействуют на вероятность совершения физического насилия одного человека над другим? Какую роль играют личностные качества преступников? Действительно ли убийцы обладают определенными особенностями, которые увеличивают шансы, что они лишат жизни другого человека – например, в припадке ярости?</p>
    <p>Мы начнем с исследования личной предрасположенности к насилию, затем рассмотрим основные социальные факторы, развивающие агрессивные наклонности и/или ослабляющие сдерживающие начала. В заключение мы рассмотрим взаимодействие преступника и жертвы.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_038.jpg"/>
    <p>Факторы, оказывающие влияние на случаи убийства</p>
    <empty-line/>
    <p>Как отмечалось в начале главы, данный обзор не будет полным и всеохватывающим; например, он не включает анализ психиатрических и неврологических состояний преступников. Тем не менее я полагаю, что для рассматриваемых факторов влияния будет вполне достаточно имеющихся в нашем распоряжении показателей.</p>
    <subtitle><emphasis>Личная предрасположенность. Склонны ли убийцы к насилию?</emphasis></subtitle>
    <p>Много лет назад бывший начальник одного хорошо известного исправительного учреждения написал ставшую популярной книгу о том, как в доме его семьи, располагавшемся на тюремной территории, в качестве слуг работали отбывающие срок убийцы. Он убеждал читателей, что эти люди не представляли опасности. Скорее всего, они совершили убийство под влиянием повышенных стрессовоздействующих обстоятельств, которыми они не могли управлять. Это был одноразовый выплеск насилия. После того как их жизнь стала протекать в более спокойной и мирной обстановке, вероятность того, что они снова прибегнут к насилию, была очень мала. Такой портрет убийц успокаивает. Однако характеристика автора книги известных ему заключенных чаще всего не подходит людям, сознательно лишающим жизни другого человека. Большинство преступников, совершающих убийства, совсем не похожи на людей, описываемых автором книги. Напротив, их уголовные дела фиксируют факты их частого агрессивного и антиобщественного поведения. Например, Вольфганг в своей работе отмечал, что примерно две трети убийц ранее арестовывались. Причем наиболее часто за «преступление против личности». Совершенно очевидно, что они были антисоциально настроены и склонны к насилию.</p>
    <p>Другие исследования дают нам примерно такой же образ преступников-убийц. Когда Миллер (Miller), Динитц (Dinitz) и Конрад (Conrad) изучили «преступную карьеру» большей части осужденных в штате Огайо за тяжкие преступления, связанные с насилием (например, нападения при отягчающих обстоятельствах), они установили, что только около 30 % этих людей прекратили преступную деятельность после одного насильственного преступления. Исследователи отмечали, что у этих индивидов в юном возрасте были «личные проблемы или порочные модели поведения для подражания», это привело к развитию антисоциального поведения, которое часто наблюдалось и в среднем возрасте (Miller, Dinitz &amp; Conrad, 1982, p. 106).</p>
    <p>Такую же картину мы видим, анализируя жизни мужчин с высокой степенью агрессивности. Большинству людей, жестко обращающихся с членами своей семью, свойственна устойчивая склонность к насилию, а исследование агрессивных личностей, доказывает, что люди, склонные к насилию, могут прибегать к нему в самых разнообразных антиобщественных действиях. К сказанному можно добавить, что, когда социолог Анн Готтинг (Ann Goetting) изучила биографии мужчин, убивших в Детройте с 1982 по 1983 год своих жен или приятелей своих дочерей, она выявила, что почти две трети таких преступников как минимум однажды арестовывались и до этого преступления.</p>
    <subtitle><emphasis>Можно ли разделить убийц на категории?</emphasis></subtitle>
    <p>Существуют ли различные типы убийц? Многие убийцы имеют свою историю насилия и антисоциального поведения, но, возможно, другие имеют совсем другую. По крайней мере, внешне они могут быть обыкновенными законопослушными и миролюбивыми гражданами.</p>
    <subtitle><emphasis>Убийцы со сверхконтролируемой агрессивностью</emphasis></subtitle>
    <p>Эдвин Мегарджи (Edwin Megargee) предположил, что такой тип преступников, прибегающих к насилию, достаточно распространен. Соглашаясь с авторами многочисленных газетных репортажей о совершенно неожиданном применении насилия со стороны людей, казавшихся абсолютно мирными и безопасными, Мегарджи утверждал, что эти люди относятся к личностям со сверхконтролируемой агрессивностью, в противоположность хорошо известным и более предсказуемым личностям с низкоконтролируемой агрессивностью. По его словам, личности со сверхконтролируемой агрессивностью носят в себе скрытую, но активно побуждающую к проявлению агрессию, хотя они и подавляют каждое проявление демонстрации импульсов насилия.</p>
    <cite>
     <p>Человек с повышенной склонностью к физическому насилию – часто спокойный, многострадальный индивид, скрывающий свои чувства под жестким, но хрупким контролем. При определенных обстоятельствах он может выплеснуть всю накопившуюся агрессию в одном, часто с пагубными последствиями, действии. После этого он возвращается в обычное для него защитное состояние сверхконтроля (Megargee &amp; Hokanson, 1970, p. 111).</p>
    </cite>
    <p>Точка зрения Мегарджи получила поддержку в многочисленных работах английских и американских психологов. Британский психолог Рональд Блакберн (Ronald Blackburn) расширил анализ этого типа личности. На основе проведенного исследования он выдвинул предположение о двух типах убийц со сверконтролируемой агрессией: «сверхконтролирующий себя репрессор», тип с сильным «контролем импульсов» и крайне редкими или вообще непроявляемыми признаками эмоциональных проблем; и «депрессивно сдерживающий» себя тип личности с высокой степенью сдерживания, склонный также к подавленности и постоянному самообвинению<sup>119</sup>.</p>
    <p>Тема сверконтролируемой агрессивности требует тщательного изучения. Насколько мне известно, этот тип личности был выявлен посредством личностного тестирования, а не при оценке реального поведения. Хорошо было бы знать, действительно ли такие люди никак не проявляют признаков агрессии до тех пор, пока не грянет «гроза». Кроме того, в отличие от интерпретации Мегарджи, я полагаю, что эти личности склонны к тягостным размышлениям о своей беззащитности и о тех несправедливостях, от которых, по их мнению, они страдают. Зачастую они раздражены, хотя и не проявляют обиду открыто. Частые воспоминания о несчастьях и агрессивные мысли могут быть главными причинами их агрессивных выплесков.</p>
    <subtitle><emphasis>Реактивный убийца с низким самоконтролем</emphasis></subtitle>
    <p>Независимо от характерных особенностей поведения и возможной распространенности сверхконтролирующей себя личности, склонной к насилию, у многих убийц предположительно отсутствует подавление своей агрессивности. В соответствии с портретом эмоционально реагирующего, склонного к насилию индивида, обрисованного ранее, а также с точкой зрения Джеймса Уилсона (James Wilson) и Ричарда Гернстейна (Richard Herrnstein), предполагающих, что многие опасные преступники крайне импульсивны, я считаю, что большинству убийц свойственно сочетание ярко выраженных антисоциальных наклонностей и низкого подавления собственной агрессивности. Как отмечалось ранее, эти качества, несомненно, присущи психопатическим личностям, но кроме психопатов в большой степени они должны присутствовать и у людей с высоким уровнем реактивности (см.: Wilson &amp; Herrnstein, 1985).</p>
    <p>Здесь поднимается очень важная теоретическая тема. С моей точки зрения, относительно небольшое число преступников со склонностью к насилию всегда готовы к нападению на других людей; у них нет постоянного стремления убивать или увечить кого-либо. Здесь самое главное, как они <emphasis>реагируют</emphasis>. У них могут мгновенно появиться агрессивные мысли. Они обладают повышенной склонностью к трактовке действий других людей как враждебных им, но делают это преимущественно при вполне определенных обстоятельствах: когда сталкиваются с вещами, которые кажутся им агрессивно окрашенными; при эмоциональном возбуждении из-за того, что не могут получить желаемое; когда перед ними встает проблема или угроза; или когда они просто неважно себя чувствуют. Эти причины возбуждения могут также активировать в них относительно сильные агрессивные наклонности, которые довольно трудно подавить сразу же в момент их проявления.</p>
    <p>Здесь важно словосочетание сразу же в момент их проявления. Людям с высокой степенью агрессивности трудно сдерживать себя в момент эмоционального возбуждения, но они могут подавить возбуждение, если в это время не слишком напряжены или если имеют сильные стимулы к сдерживанию.</p>
    <subtitle><emphasis>Нравится ли некоторым людям увечить других?</emphasis></subtitle>
    <p>Позвольте поразмышлять на эту тему. Считая, что многим склонным к насилию личностям свойственны описанные выше качества, я также полагаю, что увеличение нападений на людей со стороны агрессивных личностей происходит главным образом потому, что их не волнует боль, причиняемая другим. Им могут даже нравиться их страдания. В начале, вспоминая «дикие шалости» в 1989 году в Центральном парке Нью-Йорка, я говорил о такой возможности. В ходе этого инцидента группа подростков из 6-12 человек стала преследовать женщину, совершавшую пробежку, «просто так, потому что это было весело». К счастью, женщине удалось убежать. Вспомним упомянутую в той же главе группу бандитов, которая напала на бездомных. Согласно отчету полицейских, молодые люди жестоко избили их, в возбуждении забив одного человека до смерти «просто потому, что им нравилось атаковать беспризорных». Какие бы еще чувства ни проявлялись в этом случае, очевидно, что нападающие искали удовольствия в причинении страдания другим людям.</p>
    <p>Желания такого рода могут присутствовать и при некоторых убийствах, обозначенных в начале главы словами «без каких-либо видимых причин». Рассмотрим два случая: один – из жизни, второй – весьма вероятный. Представьте себе банду молодых хулиганов, врывающихся в вагон метро и наводящих страх на пассажиров, представителей среднего класса. Они разгуливают по вагону с вопящими на всю мощь приемниками и бьют, и пинают любого, кто имеет смелость (или глупость) поднять на них взгляд. Теперь вспомните (или представьте себе) сцену жестокого насилия в фильме Стэнли Кубрика «Заводной апельсин», вышедшем в 1972 году: воображаемое и ужасное видение будущего Великобритании. В одном эпизоде «герой» фильма Алекс и его приятель-тинэйджер, врываясь в дом пожилой семейной пары, нападают на несчастных стариков. Ясно, что не деньги или секс являются целью злоумышленников, а просто унижение, запугивание и даже причинение боли и страданий беззащитным жертвам.</p>
    <p>По-видимому, на такую бесчувственную жестокость должны влиять многие факторы. Некоторые специалисты сказали бы, что Алексу присущи черты психопатической личности. Независимо от диагноза, такие агрессивные люди настолько жестоки, что не могут сочувствовать своим жертвам. Для них имеет значение только их цель и их удовольствие. Их может также радовать иллюзия своей власти над испуганными и подавленными людьми. Они переживают из-за своей незначительности в этом мире и хотят доказать, что с ними необходимо считаться. Жестоко избивая человека, они видят свою силу и власть и ощущают себя «хозяевами Вселенной».</p>
    <p>Интересно, действительно ли люди, беспричинно нападающие на других; ищут только возможности проявить свою власть. Агрессия, проявляемая хулиганами в метро, вполне может быть мотивирована желанием обретения власти и контроля над людьми. Кажется, что этих юнцов больше интересует подавление пассажиров, чем нанесение им увечья. Мотивы Алекса и его банды до некоторой степени могут быть такими же. Они явно в равной степени жаждут и власти, и причинения страдания. Может ли Алекс действительно считать себя доминирующей личностью и хозяином положения – «настоящим мужчиной» – только потому, что он запугал и жестоко избил двух стариков? А реальные молодые люди, напавшие на бездомных? Неужели они убили беспомощную жертву, неспособную противодействовать, только для того, чтобы доказать свою силу? Мое предположение, совпадающее с мнением полиции, заключается в том, что, помимо способа самоутверждения, нападающие искали повышенного возбуждения и дополнительного удовольствия, которое получали в причинении страданий и даже смерти одной из жертв.</p>
    <subtitle><emphasis>Некоторые размышления по поводу предсказания опасности</emphasis></subtitle>
    <p>Я уже несколько раз отмечал в этой книге, что относительно небольшое число людей ответственны за многие серьезные акты насилия, охватившие нашу страну. Можем ли мы, используя то, что нам известно об этих людях, идентифицировать их и наблюдать за ними – <emphasis>до того</emphasis>, как они совершат преступления?</p>
    <p>Законодательная система США долго надеялась, что психиатры смогут выявлять личности с высокой агрессивностью. Автор широко известной книги Predicting Violence Behavior («Предсказание жестокого поведения») Джон Монахан (John Monahan), психолог, профессор права, психиатрии и общественной политики юридического колледжа университета штата Вирджинии, г. Щарлоттсвилл, отмечает, что «на всех этапах исторического развития каждое общество» принимало превентивные меры к людям, представляющим потенциальную опасность. Этих людей заключали в тюрьмы или другими способами ограничивали их свободу не в качестве наказания за совершенные преступления, а потому, что «считалось, что они могут принести серьезный вред в будущем»<sup>120</sup>.</p>
    <p>Верховный Суд США считает конституционным правом каждого штата выносить смертный приговор некоторым типам убийц в тех случаях, когда местные судьи приходят к мнению, что эти люди склонны к проявлению жестокости и в будущем (Моnаhаn, 1981, р. 23). Могут ли психологи и психиатры сделать то, на что надеется закон: точно определить вероятность того, что данный индивид «склонен причинять боль» или при случае проявить жестокость в будущем?</p>
    <p>Очень трудно определить даже реальную способность специалистов предсказывать опасность. Любое всеохватывающее обсуждение этого вопроса должно исследовать множество аспектов, начиная от статистических и заканчивая юридическими и этническими проблемами. Однако, уже сейчас многие представители властей приходят к выводу, что общество чрезмерно и необоснованно оптимистично относится к способностям специалистов прогнозировать опасность того или иного человека.</p>
    <p>Основная сложность состоит в том, что к таким специалистам обращаются только в очень редких случаях. Высокий уровень жестокости и насилия в США хорошо известен, так же как и то, что слишком много людей становятся жертвами убийц. Однако представьте, что вы психиатр и к вам обратились с просьбой определить, представляет ли опасность конкретный 19-летний юноша. Насколько сильна вероятность, что в будущем он убьет кого-либо?</p>
    <p>Хотя уровень убийств в Америке очень высок, только 22 человека из 100 тысяч молодых людей этого возраста совершили убийства. Убийства по-прежнему остаются исключительными случаями, и такие случаи очень трудно прогнозировать.</p>
    <p>Проблема не становится легче, даже если человек уже совершал преступление. Допустим, что к вам как к психиатру обратились за диагнозом: будет ли опасен вот этот заключенный, если удовлетворят его просьбу о досрочном освобождении? Он отбывает срок за тяжкое уголовное преступление, а статистика говорит, что 68 % преступников, совершив аналогичное преступление, в дальнейшем снова арестовывались. Нападет ли он на кого-либо, если его выпустить из тюрьмы? Обработав большой объем информации, исследователи подсчитали, что только 3 из 100 осужденных за тяжкое преступление впоследствии Обвинялись в убийстве или изнасиловании. Другими словами, даже среди людей, относящихся к группе высокого риска, вероятность совершения убийства довольно мала<sup>121</sup>.</p>
    <p>Психиатры и психологи могут просчитать вероятность проявления жестокости и агрессивности со стороны людей, обладающих определенными особенностями (например, на основе получения ими высоких баллов в специальных тестах, на основе их принадлежности к конкретной этнической или расовой группе или на основе официальной информации об их преступных действиях), но обычно правдоподобность таких подсчетов слишком мала, чтобы с уверенностью предсказать действия этого человека в будущем.</p>
    <p>Другая причина сложности предсказания проявления жестокости состоит в сильном влиянии ситуации на агрессивность поведения. Наиболее часто жестокое поведение является реакцией на определенные обстоятельства. Следовательно, для точного прогнозирования специалисты должны учитывать воздействующие факторы. Но в действительности никто не может сказать, что же произойдет при возникновении непредвиденных обстоятельств.</p>
    <p>Независимо от того, что послужило основанием для прогнозов – беседы в клиниках или стандартные личностные тесты, – психиатры и психологи нередко ошибаются в предсказаниях возможного жестокого поведения<sup>122</sup>.</p>
    <p>Слишком часто они приходят к «ошибкам включения» – прогнозам применения насилия, которые не подтверждаются. Большинство людей, которые по результатам интервью или тестирования показывают устойчивую склонность к насилию, при общении с другими людьми никак ее не проявляют. Обычно получаемые в ходе этих процедур показатели недостаточны для исследовательской работы. Они могут дать важную информацию о корнях и функционировании предрасположенности человека к жестокости. Однако в целом их нельзя использовать для прогноза серьезного антиобщественного поведения <emphasis>любого из отдельно взятых индивидов.</emphasis></p>
    <subtitle><emphasis>Социальное влияние</emphasis></subtitle>
    <p>Наибольшего прогресса в деле борьбы с жестокостью и насилием в Америке можно достичь принятием действенных мер по улучшению условий жизни семей и общин в городах, особенно для бедных, живущих в трущобах своих гетто. Именно эти нищие гетто порождают жестокие преступления.</p>
    <p>Быть бедным молодым человеком; не иметь хорошего образования и средств, чтобы вырваться из гнетущего окружения; желать обрести права, предоставляемые обществом(и доступные для других); видеть, как другие незаконно, а часто и жестоко действуют для достижения материальных целей; наблюдать безнаказанность этих действий – все это становится тяжелым бременем и оказывает ненормальное влияние, которое толкает многих к преступлениям и правонарушениям. Если к тому же этот молодой человек принадлежит к афро-американской, пуэрториканской или другой латиноамериканской расе, то, помимо прочего, он испытывает на себе давление дискриминации и сегрегации, усиливающих воздействие криминогенных сил<sup>123</sup>.</p>
    <p>В этом заявлении Национальная комиссия по изучению причин и способов предотвращения жестокости перечислила основные факторы, вносящие свой вклад в высокий уровень тяжелых преступлений в американском обществе. Мы видим здесь обвинение неблагоприятному влиянию семьи и констатацию факта, что в большей степени насильственное поведение ассоциируется с молодым возрастом и мужским полом. Однако более чем в каких-либо других документах Комиссия акцентирует внимание на том, что я называю «социальные стрессоры»: тяжелые социальные условия, вызывающие дистресс и страдания. По моим предположениям, неблагоприятные жизненные условия могут активировать враждебное мышление, формировать наклонность к жестокости и способствовать развитию антиобщественных форм поведения.</p>
    <subtitle><emphasis>Социально-экономические факторы, вызывающие стресс</emphasis></subtitle>
    <p>Социологи давно высказывают мнение, что насилие в американском обществе во многом зависит от неблагоприятных материальных обстоятельств в сочетании с социальными условиями. Например, мы знаем, что преимущественную часть жестоких преступлений совершают представители рабочего класса или люди, занимающие невысокое общественное положение. В ранее приведенном примере из работы Готтинга больше половины мужчин, совершивших в Детройте убийство жен или приятелей своих дочерей, занимали относительно невысокое социальное положение. Почти две трети из них были безработными. Демографические характеристики городских районов, в которых совершается большое количество убийств, также подчеркивают криминогенное влияние нищеты. Согласно показательному исследованию, проведенному в Кливленде, штат Огайо, самый высокий уровень убийств наблюдается в самых бедных районах города. Для жителей этих районов характерны: низкий средний уровень доходов; низкий уровень образования; жители, работающие на низших должностях; разваливающиеся и перенаселенные дома (Bensing &amp; Schroeder, 1960; резюме в: Braucht et al., 1980, p. 319).</p>
    <p>Изучение взаимосвязей между уровнем преступности и социальными и экономическими характеристиками районов проживания крупных городов страны выявили аналогичную картину. Это исследование особенно интересно, так как оно, по всей видимости, глубже других проникает в проблему.</p>
    <p>Джудит Бло (Judith Blau) и Питер Бло (Peter Blau) сопоставили уровни убийств и нападений, совершенных в 1970 году в 125 районах крупнейших метрополий Соединенных Штатов Америки с различными социальными и экономическими статистическими данными. Они выявили, что в общинах с наиболее бедными людьми, а также с наибольшей концентрацией афро-американцев самое высокое соотношение числа совершенных убийств к численности общины. Удивительнее всего было то, что эта связь между нищетой и уровнем убийств имела тенденцию исчезать, когда социологи брали в расчет разницу в доходах в данном районе. Другими словами, количество тяжких преступлений в данной общине в большей степени представлялось результатом неравенства в доходах между ее жителями, чем зависело от доли населяющих ее бедняков.</p>
    <p>Джудит и Питер Бло, как и другие исследователи, установили, что во всех районах с большим удельным весом чернокожего населения уровень убийств выше. Чтобы выяснить, влияет ли на взаимосвязь между расой и тяжкими преступлениями расовое неравенство в доступности хороших и дорогих вещей, социологи с помощью компьютера вывели индекс социально-экономического неравенства между белыми и чернокожими для каждого района метрополии. Действительно, этот показатель во многом, но не во всем, играет важную роль в соотношении процентного количества проживающих в районе чернокожих и тамошним уровнем жестоких преступлений.</p>
    <p>Рассмотрев полученные результаты, Джудит и Питер Бло делают следующий вывод:</p>
    <cite>
     <p>Высокий уровень тяжких преступлений – отчасти цена расового и экономического неравенства. В обществе, построенном на принципе «все люди равны изначально», экономическое неравенство… [особенно связанное с расовой принадлежностью] попирает дух демократии и может стать причиной отчуждения, безысходности и конфликтов…Социально-экономическое неравенство между расами и внутри их непосредственно влияет на высокий уровень преступлений, связанных с насилием над личностью (Blau &amp; Blau, 1982, p. 126).</p>
    </cite>
    <p>Акцент на социально-экономическом неравенстве как источнике социального стресса кажется весьма обоснованным, но, возможно, эти ученые поторопились свести к минимуму неблагоприятное влияние самой бедности. Другие ученые получили более серьезное подтверждение связи роста нищеты с ростом уровня насильственных преступлений со смертельным исходом. Так, Керк Уильяме подтвердил связь высокого уровня убийств в районе с наличием ярко выраженного расового неравенства в социально-экономическом статусе, выявленную Джудит и Питером Бло, но он также установил прямую связь бедственного социального положения с относительно высоким уровнем убийств. Уже упоминавшаяся работа Уильямса и Флюеллинга по изучению убийств в крупных городах страны также подтверждает влияние бедности на убийства. Воспользовавшись некоторыми из индексов, введенных Бло, эти ученые установили, что в общинах с высоким уровнем числа убийств на душу населения, как правило, самый высокий процент проживающих бедняков и самая высокая плотность населения. После обобщения этих данных появляются все основания утверждать, что бедность способствует росту преступлений, связанных с насилием.</p>
    <p>Необходимо отметить, что не только экономические лишения формируют неблагоприятные социальные последствия. Как уже неоднократно отмечалось в этой книге, по-видимому, все, что усиливает бедственное положение, может воздействовать на формирование жестокого отношения к окружающим. Мы определенно можем рассматривать неравенство в доходах как источник раздражения. Люди, неудовлетворенные жизненными условиями, которые большинство из нас воспринимают как само собой разумеющееся, вполне способны обижаться на существующие различия, и эти обиды могут сильно воздействовать на формирование агрессивных наклонностей. Помимо этого, согласно некоторым исследованиям, инфляция, так же как и высокий уровень безработицы, способствуют появлению неуверенности в своем экономическом положении, что также может внести определенный вклад в дистресс, а следовательно, и в рост числа убийств<sup>124</sup>.</p>
    <p>Вспомним, что изнуряющая жара может вызывать стресс. Проявление жестокости имеет тенденцию возрастать при неблагоприятных атмосферных условиях. Психолог Грег Андерсон (Graig Anderson) из университета Миссури, Колумбия, провел последовательное изучение этого вопроса и получил лучшие из имеющихся на сегодняшний день свидетельства влияния высокой атмосферной температуры на агрессивность. Одна из его работ, проведенная совместно с Донной Андерсон (Dona Anderson), тесно связана с рассматриваемыми вопросами. Ученые проанализировали ежедневное число агрессивных преступлений (убийства и изнасилования) и неагрессивных (вооруженные ограбления и поджоги) в Хьюстоне, штат Техас, за двухлетний период (с 1980 по 1982 г.) и затем исследовали взаимосвязь числа преступлений и высокой атмосферной температуры. Они установили, что количество неагрессивных преступлений не зависело от температурных условий, тогда как самое большое количество преступлений, связанных с насилием над личностью, приходилось на самые жаркие дни (Anderson &amp; Anderson, 1984).</p>
    <p>Я считаю ошибкой игнорирование этих открытий под предлогом того, что в жару большее число людей выходит на улицы. В настоящее время имеется достаточно много свидетельств, полученных и путем лабораторных экспериментов, и исследованием в естественных условиях, подтверждающих, что высокая температура воздуха действительно неблагоприятна и активизирует агрессивные наклонности (см.: Anderson, 1989). Следовательно, разве нельзя предположить, что человек, страдающий от жары – а может быть, и от других неблагоприятных факторов, например нищеты, безработицы и расовой дискриминации, – может легко раздражаться от того, что он воспринимает как аномальное поведение? Если такая личность имеет устойчивую склонность к агрессии, если сдерживающие факторы в это время ослаблены, а оружие окажется под рукой, в припадке гнева он может убить предмет своего раздражения.</p>
    <subtitle><emphasis>Социальная дезорганизация</emphasis></subtitle>
    <p>Помимо положения, что агрессия нередко является реакцией на неблагоприятные обстоятельства, я неоднократно подчеркивал, насколько важно сохранить самообладание в управлении такими реакциями. По большей части я уделял внимание индивидуальным различиям в склонности к агрессии, но очевидно также, что внешние социальные условия могут в равной степени влиять и на степень самообладания, и на частоту его ослабления. Обстоятельства могут, прямо или косвенно, сказать людям, что данное агрессивное действие является правонарушением и если они проявят жестокость или насилие, то могут понести наказание. С другой стороны, в иных ситуациях некоторые люди могут посчитать, что будет правильно ударить другого и что вероятность наказания за нападение на сверстников или представителей власти невелика.</p>
    <p>Социальная дезорганизация имеет тенденцию снижать сдерживание проявления агрессивности. Как уже давно признано социологами (и подчеркивается некоторыми теоретиками), контроль в естественной среде и в исправительных заведениях помогает сохранять общественный порядок. Людей, склонных к нарушению закона – к грабежам, воровству, к нападению на своих врагов, – угроза наказания во многом сдерживает от активной противозаконной деятельности. Влияние агентов социальных служб (куда входят члены семьи, соседи, сотрудники и специалисты агентств по принудительному выполнению закона) обычно ослабляется экономическими и социальными стрессорами. Люди, страдающие от плохих жизненных условий, становятся недоверчивыми, особенно к посторонним. Частично основой недоверия может стать реальное опасное окружение, но недоверие может формироваться и на основе раздражения и враждебных мыслей. Так как такие люди погружены в размышления о собственных разочарованиях и тревогах, они относительно безразличны к мнению других членов общества. Некоторые из них склонны к выработке установок и ценностей, благоприятствующих совершению преступления. С их точки зрения, обществу доверять нельзя. Окружающий мир наполнен жадностью, лживостью, взяточничеством и развращенностью. Они думают, что должны создать собственные правила жизни и сами позаботиться о себе, если хотят получить то, что им надо. Общество унижает их достоинство, следовательно, множит их проблемы, а официальные власти уделяют им слишком мало времени и внимания.</p>
    <p>Многие чикагские социологи хорошо известны своими новаторскими работами по проблемам социальной дезорганизации в центральных районах крупных американских городов. По словам двух из этих авторов, это «районы с разрушающимися зданиями, перенаселенные людьми… экономически зависимыми, живущими в арендуемых домах… и поддерживающими связь только с некоторыми организациями и ведомствами» (Sutherland &amp; Cressey, 1960, p. 159–160).</p>
    <p>Такие условия характерны для многих городских негритянских гетто, и зачастую именно в них социальный контроль весьма низок. «В широком смысле американское общество никак не присутствует в различных гетто, если не считать телевидения, – отмечает один из исследователей. – Полицейские избегают совершать там обходы, большинство школ ничему не учат, отцы не живут с семьями, преступления остаются безнаказанными» (Lemann, 1991, р. 20).</p>
    <p>Помимо переполненных и разрушающихся домов, школ, в которых нет никакого порядка, и семей без отцов, превалирующих в гетто, социальная дезорганизация проявляется и другим образом. Некоторые социологи указывают на конфликт между существующими нормами и ценностями как на фактор, вносящий основной вклад в социальную дезорганизацию. Люди просто не знают, что думать. Они путаются, тревожатся и возмущаются, когда общество требует от них законопослушания и тяжелой работы для преуспевания в жизни, а они видят, что честные труженики ничего не добиваются, тогда как ни в чем не отказывающие себе криминальные личности имеют деньги и социальное положение. Когда людей рвут на части такие противоречия, их приверженность к установленным правилам ослабевает. Дезорганизация проявляется также в большом количестве юношей, бросающих школу и остающихся без образования; в высоком уровне незаконнорожденных детей; и, согласно некоторым Исследованиям, в высоком уровне разводов.</p>
    <p>Какими бы ни были отдельные индикаторы этого состояния общества, по данным всех социологов со времен Эмиля Дюркгейма (Emile Durkheim), работавшего в конце XIX – начале XX веков, и до наших дней, и особенно по материалам специалистов так называемой Чикагской школы криминологии, социальная дезорганизация является основой распространения преступности и роста числа убийств. Ее влияние можно проследить по статистике взаимосвязи частоты разводов и количества убийств в районе. Независимые исследования Джудит и Питера Бло и Керка Уильямса и Роберта Флюеллинга показали, что в городских районах с высоким уровнем разводов также довольно высок уровень убийств на душу населения, даже при исключении влияния фактора уровня доходов. Несомненно, что в общинах с часто распадающимися семьями ослаблены социальные правила и нормы и агрессия, вероятнее всего, не подавляется (Blau &amp; Blau, 1982, Williams &amp; Flewelling, 1988).</p>
    <subtitle><emphasis>Влияние субкультуры, общих норм и ценностей</emphasis></subtitle>
    <p>В чем причины высокого уровня убийств среди чернокожего населения? Чтобы стать всеохватывающим, рассмотрение социального и экономического влияния на уровень убийств должно учитывать и крайне высокий уровень предумышленных и непредумышленных убийств, совершаемых афро-американцами. Фактически в каждом из исследований влияния социальных факторов на насильственные преступления со смертельным исходом отмечается относительно высокий уровень подобного рода преступлений среди данной этнической группы. Кроме Вольфганга, этот факт подтвердили и другие ученые, исследовавшие убийства в крупных американских городах. Более современные работы также отмечают тенденцию сравнительно более высокого уровня убийств среди чернокожих (Blau &amp; Blau, 1982; Williams, 1984; Williams &amp; Flewelling, 1988).</p>
    <subtitle><emphasis>He только нищета</emphasis></subtitle>
    <p>Связь между расовым составом населения и уровнем убийств не является простым и прямым следствием одной только бедности. Упомянутые ранее исследования преступности в крупных городах говорят нам о том, что в районах с высокой концентрацией чернокожих высокий уровень убийств прослеживается даже там, где уровни доходов людей практически не отличаются друг от друга, и это подтверждается многими другими работами. Один из представителей власти сделал такой вывод: «Принадлежность к определенному социальному классу и уровень доходов не являются причинами несоразмерной разницы в уровнях серьезных преступлений и правонарушений, совершаемых расовыми меньшинствами и белыми» (Curtis, 1989, р. 140).</p>
    <subtitle><emphasis>Социальное неравенство</emphasis></subtitle>
    <p>Отсюда очевидно, что помимо нищеты на высокий уровень убийств должны воздействовать и другие социальные факторы.</p>
    <p>Как я отмечал ранее, одним из таких дополнительных факторов может быть социальное неравенство. Позвольте привести подтверждение этому предположению.</p>
    <p>Эндрю Генри (Andrew Henry) и Джеймс Шорт (James Short), пионеры в области изучения взаимосвязи экономических циклов и уровня убийств, установили, что с 1900 по 1947 год тяжелые экономические времена по-разному влияли на белых и чернокожих. В этот период сокращение деловой активности приводило к росту убийств, совершаемых белыми, и даже к большему числу самоубийств среди них. По-видимому, экономические трудности не только до некоторой степени повышали агрессивные наклонности белых (по предположению Генри и Шорта, особенно белых с низким социальным статусом), но и формировали у многих из них самообвинения в возникших финансовых проблемах.</p>
    <p>И наоборот, спад деловой активности приводил к снижению уровня убийств, совершаемых чернокожими, и имел сравнительно небольшое влияние на уровень самоубийств в этой расовой группе. Не могло ли быть так, что при наступлении тяжелых времен неимущие чернокожие видели меньше различий между своим положением и положением других людей? То есть можно сказать, что экономически трудные времена становились «уравнителями». Не только чернокожие, но и большинство людей другой расы имели финансовые трудности. Следовательно, самооценка чернокожих в эти периоды была выше, чем во времена экономического благополучия, и выплески возмущения и агрессии были реже<sup>125</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Существуют ли субкультуры насилия?</emphasis></subtitle>
    <p>При проведении анализа разницы между уровнями убийств среди этнических и расовых групп Вольфганг объяснял частоту убийств широко распространенными в общинах национальных меньшинств убеждениями и отношениями, благоприятствующими проявлению агрессии. Он предположил, что в этих группах существует <emphasis>субкультура насилия</emphasis> – ряд убеждений и норм, которые учат, как трактовать конкретные ситуации, и предписывают, как на них реагировать. То есть, согласно выдающемуся криминологу, люди, выросшие в субкультуре склонности к насилию, обычно легко выходят из себя, так как быстро классифицируют ссоры или другие межличностные противоречия как провокационные факторы и считают, что если они хотят сохранить свое положение среди окружающих, то должны реагировать агрессивно. По-видимому, люди этой субкультуры нападают на других главным образом потому, что от них ждут таких действий. Если их провоцируют, единственный способ, который обеспечит им признание и одобрение, – это нападение на провокатора.</p>
    <p>Вольфганг полагает, что эта субкультура распространена не только в общинах чернокожих. Он считает вероятным наличие норм такого рода в большинстве групповых меньшинств с высокой склонностью к насилию и в определенном сегменте низкого социального слоя.</p>
    <p>Другие ученые также исследовали причины частого проявления агрессии среди некоторых групп американского общества, например, бандами молодежи в городских гетто или же в целых регионах страны (Wolfgang, 1967, Wolfgang &amp; Ferracuti, 1967).</p>
    <subtitle><emphasis>Есть ли субкультура насилия на Юге?</emphasis></subtitle>
    <p>В разных регионах США наблюдается различный уровень насильственных преступлений со смертельным исходом. Так, в южных штатах уровень убийств белых, по отношению к численности населения региона, намного выше, чем, например, в Новой Англии или в центральных штатах, и эта картина сохраняется в течение всего столетия. В 1958 году, когда Вольфганг опубликовал свою работу, отчет Федерального Бюро Расследований (ФБР) Uniform Crime Reports отмечал, что уровень убийств на южном побережье Атлантики в шесть раз выше, чем в Новой Англии. Хотя в настоящее время этот разрыв сокращается, Юг по-прежнему остается самой смертоносной частью страны, особенно для белых молодых людей.</p>
    <p>В 1987 году во многих южных штатах, особенно в Техасе, Флориде и Алабаме, уровень применения насилия со смертельным исходом среди белых молодых людей от 15 до 24 лет намного превышал среднестатистический показатель по стране. (Интересно отметить, что уровень убийств на Юге, совершаемых чернокожими того же возраста, был в целом довольно низким)<sup>126</sup>.</p>
    <p>Социологи по-разному объясняют высокий уровень убийств, совершенных белыми жителями Юга. Некоторые приписывают этот феномен бедности и экономическому неравенству, характерному для данного региона, другие же считают, что убийства стимулируются «региональной культурой». Вот как комментирует это один из историков:</p>
    <cite>
     <p>Образ насильственного Юга, в разных одеяниях, предстает (перед нами) на каждом шагу: поединок между джентльменами и рабовладельцами, избивающими рабов, судовладельцами, потворствующими грубым и беспорядочным схваткам… Этот образ настолько распространен, что подчиняет любого, кто стремится к пониманию Юга (Hackney, 1969, р. 505).</p>
    </cite>
    <p>Некоторые социологи полагают, что такой образ – это не просто стереотип. Считается, что многие южане сохранили свои установки и убеждения, способствующие насилию и жестокости. Тот же историк предполагает: «Насилие на Юге – это стиль жизни, который переходит от отца к сыну вместе со старой охотничьей винтовкой и семейной Библией». С учетом этого нетрудно нарисовать себе образ молодого белого южанина из сельской местности. Легко обижающийся на слова или поступки, воспринимаемые как угроза или оскорбление, он быстро впадает в гнев и, более того, верит, что принцип чести требует принятия насильственных действий против человека, с его точки зрения, нанесшего оскорбление.</p>
    <p>Сторонники влияния южной субкультуры насилия аргументируют свою позицию сложным статистическим анализом. Хотя проведенные исследования часто дают противоречивые результаты, в основном они демонстрирует, что убийства, совершаемые в конкретном регионе страны (районе метрополии или в штате), особенно белыми, имеют позитивную корреляцию с соотношением в данном районе белых выходцев с Юга. Более того, эта взаимосвязь сохраняется даже с учетом бедности и социально-экономического неравенства. На основании этого группа ученых пришла к выводу, что субкультура насилия «частично ответственна за высокий уровень на Юге насильственных случаев со смертельным исходом» (Huff-Corzine, Corzine &amp; Moore, 1986, p. 921. См. также: Blau &amp; Blau, 1982).</p>
    <p>Однако эти выводы, наводящие на размышления, только косвенно поддерживают тезис субкультуры насилия. Насколько я знаю, нет прямых свидетельств, показывающих, что способствующие насилию убеждения, отношения и ценности в действительности преобладают на Юге сильнее, чем в других регионах страны. Есть некоторые основания считать, что жители Юга как группа более других американцев склонны к применению насилия для соблюдения «закона и порядка», но это еще не означает, что они считают насилие правомерным способом решения споров или защиты чести. Исследователи, искавшие различия в этом вопросе между южными и другими регионами, не смогли их выявить. Тогда может быть, как предполагают другие авторы, гипотетическая южная культурная традиция способствует только случаям применения насилия со смертельным исходом, а не всем физическим нападениям, и только при определенных обстоятельствах (Erlanger, 1976).</p>
    <subtitle><emphasis>Наличие субкультуры насилия в узко определенных группах</emphasis></subtitle>
    <p>Определенно выглядит правдоподобным, что некоторые групповые и территориальные различив уровне убийств являются следствием установок и ценностей, благоприятствующих проявлению агрессивности. Существуют и определенные доказательства этого. Тем не менее практические исследования показывают, что убеждения, поддерживающие применение насилия и положительное отношение к нему, сейчас не так распространены в беднейших слоях общества, в том числе и в сообществах чернокожих, как предполагали Вольфганг и другие ученые. Вероятно, даже, что ценность жесткости и мужественности не стоит на первом месте у преступников, совершающих насилие, как это утверждают сторонники теории субкультуры (см.: Ball-Rokeach, 1973, Erlanger, 1974).</p>
    <p>Даже если большинство людей, пользующихся меньшими социальными и экономическими правами, не попустительствуют агрессии как способу решения межличностных проблем, мировоззрение части из них, возможно, является проводником насилия. Как отмечалось ранее, в некоторых городских подростковых бандах США придерживаются кодекса личной чести, акцентирующего неприкосновенность мужского достоинства, которое трактуется ими по-своему. Разделяя эти убеждения и ценности, члены банды быстро переходят в наступление, когда не получают требуемого уважения. Они убеждены, что должны наказать обидчика, чтобы доказать свою мужественность и сохранить честь. С имеющимся или легкодоступным оружием они запросто могут убить тех, кто, как они думают, нанес им оскорбление.</p>
    <p>Еще хуже (а это становится все более очевидным), что некоторые молодые люди, особенно из бедных слоев и меньшинств общества, имеют еще более радикальные взгляды на агрессию. Кажется, что они совершенно равнодушны к боли или смерти других. Эти ожесточенные, бесчувственные агрессоры переполнены почти нескрываемым негодованием и враждебностью. Они сосредоточены только на себе и своих желаниях. Совершенно явно, что их очень мало заботит или вообще не заботит вид или даже причинение страданий. Когда несколько таких человек собираются вместе, они поддерживают друг друга в проявлении бессердечности и агрессивности. Они считают это в порядке вещей, что это хорошая идея. Они веселятся, нападая на богатого спортсмена-любителя в парке. Они решают, как им лучше развлечься: напасть и ограбить подростков, одетых в кожаные куртки и кроссовки марки Nike, или просто избить пожилого подвыпившего прохожего.</p>
    <p>Нам неизвестно, сколько такой молодежи в Америке. Отчеты полиции и газетные статьи, цитаты из которых я приводил, предполагают, что их число возрастает. Недавно один горожанин пожаловался журналисту на то, как изменился его микрорайон за последние годы. В годы его молодости оскорбления при случайных столкновениях были редкостью. «А сейчас, если вы заденете чью-то машину, вас просто убьют», – говорит он. Хотя это утверждение несколько преувеличено, оно подтверждает данные криминологов о росте числа убийств, совершаемых городскими молодежными бандами вследствие «легкомысленного отношения к человеческой жизни». Вполне возможно, что эти ожесточенные бандиты появляются в результате распространения внутри городов относительно небольшой и ограниченной субкультуры «полного разочарования и привычного насилия», о которой говорят социологи<sup>127</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Эффекты стимулирования в обстановке насилия</emphasis></subtitle>
    <p>Нормы, ценности и убеждения субкультуры, формирующей склонность к насилию, могут возникать не так, как развиваются и передаются общепринятые социальные нормы поведения, передаваемые от отца к сыну «вместе с охотничьей винтовкой и семейной Библией». Данные убеждения и установки в большей степени есть косвенные продукты жизни, вырабатываемые в обстановке жесткости, бессердечности и насилия.</p>
    <p>Во втором разделе книги мы видели, что у холодных и безучастных родителей вероятней всего будут агрессивные дети. Очевидно, что суровый, наполненный стрессами, беспорядочный мир городских гетто мало подходит для проявления родительских чувств. Неудивительно, что необразованные, забитые стрессами, трудностями и бедностью и часто сталкивающиеся с дискриминацией и социальной дезорганизацией родители редко могут дать своим детям необходимые любовь и внимание. Неудивительно и то, что они безразличны или чрезмерно суровы с ними.</p>
    <p>Ощущение неблагоприятного влияния такого родительского отношения на рост насилия подтверждают все большее число городских детей. Джон Ричтерс (John Richters), исследователь Национального института психического здоровья, проверил, насколько часто такие дети становятся свидетелями сцен насилия. Он провел опрос детей и матерей, проживающих в бедном, «умеренно агрессивном» районе Вашингтона, и установил, что 72 % пятнадцати-шестнадцатилетних были свидетелями применения насилия, 11 % видели, как люди стреляли, 6 % были мишенями стрельбы и 4 % своими глазами видели совершение убийства.</p>
    <p>Разумеется, перестрелки и убийства оказывают сильное воздействие на детей. Опрос Ричтерса показал взаимосвязь между частотой наблюдения сцен насилия и неблагоприятными психологическими симптомами у детей. Еще хуже то эмоциональное смятение может развить наклонности к применению насилия. Ученые из Колумбийского университета Нью-Йорка, исследовавшие ливанских детей из разрушенного войной Бейрута, установили у них не только чрезвычайно высокий уровень тревожности и стресса, но и высокий уровень агрессивности<sup>128</sup>.</p>
    <p>Следовательно, городской чернокожей молодежи и другим меньшинствам вовсе не требуется специально обучаться насилию у своих сверстников или взрослых. Многие из этих молодых людей на себе испытали плохое обращение и противодействие в кругу семьи, в окружающей обстановке гетто. Часто они начинают воспринимать окружающий социальный мир как джунгли, где ценятся только преступление и агрессия. Доступность оружия повышает и без того высокие шансы, что в будущем они совершат нападение на другого человека или убийство.</p>
    <subtitle><emphasis>Краткосрочное влияние на агрессивные установки</emphasis></subtitle>
    <p>До настоящего момента в этой главе рассматривались только те факторы влияния, которые могут формировать относительно долговременные убеждения и установки, способствующие агрессивному поведению. Однако общество имеет под рукой и более краткосрочные способы влияния, которые способны как минимум на короткий срок воздействовать на человеческую агрессивность.</p>
    <p>В главе «Насилие в средствах массовой информации» эти факторы влияния рассматривались более подробно. Люди могут воспринимать агрессивные идеи из кинофильмов и телевизионных передач и даже из газетных статей о насилии, и та часть аудитории, которая имеет слабую подавляемость собственной агрессивности, может реализовать эти мысли, нападая на окружающих. Рассмотрим, какое влияние могут оказать на подростков из бедных городских районов американских городов фильмы о жестокости и насилии. Стрельба на экране может легко активизировать агрессивные идеи и воздействовать на агрессивные наклонности юношей: 1) обладающих повышенной агрессивностью и слабой способностью подавления антисоциального поведения; 2) имеющих невысокое умственное развитие и, вследствие этого, мало осознающих вымышленность жизни на экране и расположенных к восприятию насильственного мира в кино как отражения реального; 3) склонных, по крайней мере отчасти, отождествлять себя с героем для обретения иллюзии власти и господства над другими; 4) характеризующих насильственные действия героя как справедливое и благое дело. Все это увеличивает вероятность временного самооправдания их собственной агрессивности.</p>
    <p>Кроме кинофильмов и телевизионных передач, репортажи в новостях о войнах, стрельбе и убийствах также могут повысить вероятность усиления агрессивности впечатлительных людей. Поэтому нас не должен удивлять рост насильственных преступлений в странах в послевоенный период.</p>
    <p>Со времен исследования Эмилем Дюркгеймом последствий франко-прусской войны 1870–1871 гг. социологи высказывали различные предположения о том, как вооруженный конфликт между государствами влияет на общественный порядок в сражающихся странах. В контексте рассматриваемого вопроса особый интерес представляют предположения ученых о том, что граждане воюющих государств переживают катарсис в период нахождения своей страны в состоянии войны. Предположительно, когда люди думают о сражениях, в них ослабляется собственное побуждение к применению насилия и они более миролюбиво ведут себя с посторонними, членами семьи и соседями. Кино не оказывает такого благотворного влияния, но, возможно, происходящие в реальной жизни убийства действительно высвобождают агрессивную энергию.</p>
    <p>Ден Арчер (Dane Archer) и Розмари Гартнер (Rosemary Gartner) исследовали эти и другие предположения ученых, сравнив уровень убийств во многих странах до и после их участия в войне. В табл. 9–1 обобщены итоги проведенного ими анализа. Независимо от победы или поражения страны и от многочисленности или относительной малочисленности погибших граждан, в большинстве воевавших странах наблюдался рост, а не снижение уровня убийств в послевоенный период.</p>
    <p>Однако в послевоенный период не обязательно происходит повышение агрессивности у людей. Из таблицы видно, что этого не произошло в США после Второй мировой войны (хотя имело место после войны во Вьетнаме). В целом Арчер и Гартнер делают следующие выводы:</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Большинство исследованных стран, принимавших участие в войнах, испытали значительный послевоенный рост случаев убийств. В контрольной группе стран, не участвовавших в войнах, такой рост отсутствовал. Учащение случаев убийств было распространенным и имело место как после длительных, так и после коротких войн, в странах победивших и потерпевших поражение, в странах с усиленной и с ослабленной послевоенной экономикой, среди мужчин и женщин и в нескольких возрастных группах</emphasis><sup><emphasis>129</emphasis></sup>.</p>
    <p>Таким образом, участие страны в войне способствует расширению сферы насильственных преступлений, совершаемых ее гражданами, а не разряжает сдерживаемые агрессивные побуждения. Так же как и оправдываемая некоторыми зрителями агрессия в кинофильмах может вызывать у них убеждение в правомерности собственных насильственных действий, межгосударственные и национальные конфликты могут подтверждать мнение отдельных граждан о законности нападения на их врагов.</p>
    <p>1. Взаимодействие при совершении насилия</p>
    <p>Итак, пока мы рассматривали только общую картину случаев убийств. Я идентифицировал различные факторы, которые влияют на вероятность того, что человек осознанно лишит другого жизни. Но перед тем как это произойдет, потенциальный преступник должен столкнуться с тем, кто станет жертвой, и эти два индивида должны вступить во взаимодействие, которое приведет к смерти жертвы. В этом разделе мы и обратимся к характеру этого взаимодействия.</p>
    <subtitle><emphasis>Различные типы взаимодействия при совершении насилия</emphasis></subtitle>
    <p>При дальнейшем чтении этой главы необходимо иметь в виду различия между инструментальной и импульсивной, эмоциональной агрессией.</p>
    <p>Инструментальное убийство, при котором преступника в первую очередь интересует достижение какой-либо иной цели, а не смерти жертвы, далеко не то же самое, что совершение убийства под воздействием эмоций. Несколько исследователей криминальных убийств оспаривают такое разграничение. Как уже отмечалось, Вильяме и Флюеллинг выделяют убийства, совершаемые в процессе других уголовных преступлений (которые я называю «инструментальными»), и убийства, являющиеся следствием напряженного межличностного конфликта. В том же духе и Ричард Блок говорит о «двух моделях поведения». Анализируя убийства в Чикаго, он отмечает:</p>
    <p>Первая модель, инструментальное действие, характеризуется тем, что и жертва и [конкретный] преступник действуют с целью максимизации своих выгод и минимизации своих издержек в опасной ситуации. Убийство во время грабежа рассматривается как инструментальное действие.</p>
    <p>Вторая модель, импульсивное действие, характеризует неинструментальное поведение. При ней соотношение издержки/выгода не имеет значения, важно только желание причинить боль или убить<sup>130</sup>.</p>
    <subtitle><emphasis>Убийство незнакомого человека: инструментальная агрессия</emphasis></subtitle>
    <p>Как отмечалось ранее, межличностное взаимодействие, приводящее к инструментальному насилию, может по многим своим аспектам отличаться от взаимодействия, дающего толчок усилению эмоциональных кризов. В случае инструментального насилия агрессор более заинтересован в достижении конкретной цели, а не в причинении зла или убийстве жертвы ради наслаждения от самого зрелища боли или умерщвления. Как и Блок, я могу сказать, что убийства, совершаемые в ходе грабежей, обычно являются инструментальными действиями. Преступники считают, что, лишив жертву жизни, они легче достигнут своей преступной цели. Жертва инструментальной агрессии – это помеха, которую необходимо убрать, или некто, угрожающий безопасности агрессора, и, следовательно, от него надо избавиться.</p>
    <p>Это ни в коем случае не означает, что инструментальные убийства всегда хладнокровно рассчитаны и совершаются полностью сознательно. Смерти при грабежах наиболее вероятны, когда жертвы сопротивляются вооруженным злоумышленникам (Block, 1977). Вспомним также точку зрения Франклина Зимринга. Он говорил о том, что значительная часть таких убийств является следствием повышенного эмоционального напряжения преступников в тот момент. Они импульсивно реагируют на действия, воспринимаемые как угрозы, например, на кажущееся сопротивление жертвы. Тем не менее, так как их главная цель – безопасный захват денег или другого имущества жертвы, убийства совершаются в основном для достижения именно этой цели.</p>
    <p>Хотя я предполагаю, что большинство людей, ставших жертвами инструментальных убийств, ранее не имели близких отношений со своими убийцами и даже могли быть совершенно незнакомы с ними, из этого не следует делать вывод, что при всех без исключения убийствах родственников, друзей или любовников полностью отсутствуют инструментальные аспекты. В жизни, как и в кино, убийца может хорошо знать свою жертву и получить от ее смерти ожидаемую выгоду. После войны в Персидском заливе в теленовостях сообщалось об убийстве только что вернувшегося с войны солдата, которое произошло, когда он грузил в машину вещи из своего дома. Первоначально говорили, что он стал жертвой ограбления, но впоследствии выяснилось, что преступление организовали жена жертвы и ее любовник, заинтересованные в его смерти.</p>
    <p>Данное убийство было рассчитанным средством достижения целей убийц. Хотя оно и было продиктовано ожиданием сексуальных и материальных выгод, оно не являлось следствием эмоционального взрыва гнева или страсти и по своему характеру относилось скорее к инструментальным, чем к эмоциональным.</p>
    <subtitle><emphasis>Убийство при конфликте: эмоциональная агрессия</emphasis></subtitle>
    <p>Напряженный конфликт, приводящий к лишению жизни члена семьи, друга или знакомого, обычно формирует совсем другой тип взаимодействия. В ситуации такого рода жертва, как правило, играет гораздо более активную роль и, как отмечал Вольфганг и другие ученые, временами может ускорять обмен агрессивными действиями. Неважно, кто начал этот обмен, однако очень часто он накаляется до такой точки, что раздражение, выплескиваясь, приводит к насилию.</p>
    <p>Как отмечалось при рассмотрении насилия в семье, некоторые авторы рассматривают этот вид агрессивного взаимодействия между знакомыми людьми как борьбу за власть или влияние. Согласно этой теории, большая часть людей, предрасположенных к насилию, боятся выглядеть незначительными в глазах окружающих и считают, что не имеют возможности влиять на то, что с ними происходит. Например, когда человек с таким самовосприятием вступает в спор с соседом, он будет пытаться компенсировать воображаемую слабость, стараясь доказать свою силу и показать, кто здесь хозяин.</p>
    <p>Другие теории выдвигают несколько отличное объяснение причин конфликта. Оно состоит в том, что обе стороны чересчур озабочены сохранением престижа. Дэвид Лакенбилл (David Luckenbill) на основании анализа семнадцати убийств дает превосходный пример такой интерпретации. Согласно Лакенбиллу, одна из сторон взаимодействия вызывает обмен агрессией, совершая что-либо, воспринимаемое другим индивидом как «оскорбление его достоинства, то есть покушение на имидж, о котором человек заявлял в конкретном случае или социальном контакте». Часто это оскорбительное или принижающее замечание, но может также быть и отказ исполнить требование. Обиженный не отступает или не пытается успокоить другую сторону, главным образом потому, что это еще больше повредит его имиджу. Вместо этого он пытается спасти свою честь и респектабельность, выражая гнев и/или презрение, прежде всего высказывая свое мнение о противнике как о «человеке, ни на что не годном». Происходит эскалация конфликта, так как каждая сторона боится показать свою слабость или потерять лицо. Лакенбилл также отмечает, что каждый участник в такой ситуации считает применение насилия единственной правильной реакцией (Luckenbill, 1977).</p>
    <p>Я нисколько не сомневаюсь, что желание сохранить лицо (и/или утвердить свою власть) присутствует во многих конфликтах с обменом насильственными действиями. Показателен один из примеров Лакенбилла:</p>
    <cite>
     <p>Пример. Преступник, его жертва и трое их приятелей ехали на автомобиле за город и пили вино и пиво. В какой-то момент жертва начала смеяться над машиной преступника, которую он, жертва, неделю назад поцарапал. Преступник спросил, почему он смеется. Он ответил, что эта машина просто старый хлам. Преступник остановил автомобиль, и все вышли. Он попросил жертву повторить сказанное. Когда жертва повторила свое мнение о машине, преступник ударил этого человека и сбил с ног. (После этого жертва была убита.) (Luckenbill, 1977, р. 182)</p>
    </cite>
    <p>Однако, по моему мнению, чаще насильственные действия являются импульсивными по своему характеру. Это относительно безрассудные реакции, приводимые в движение высоким внутренним напряжением. Эти реакции не являются необычными при преступлениях, связанных с насилием над личностью. Когда мы с коллегами проводили опрос 71 заключенного, отбывающих наказание за подобные преступления в Шотландии, мы получили очень немного явных подтверждений, что эти мужчины попали в тюрьму из-за попыток сохранить свое лицо. На вопрос, чего они хотели добиться в схватке, которая привела их в тюрьму, большинство ответили, что хотели причинить боль другому человеку, и только 12 % ответили, что хотели защитить свою репутацию или добиться одобрения. Идеи, высказанные заключенными во время опроса, были еще более разоблачающими. Тогда как большинство открыто говорило о желании причинить боль своим противникам и/или защитить себя, только около 20 % упомянули о самоудовлетворении или социальном одобрении (Berkowitz, 1986).</p>
    <p>Вот еще один из примеров, приведенных Лакенбиллом, который дает повод также поговорить о причине убийства:</p>
    <cite>
     <p>Пример. Когда преступник вошел домой через черный ход, его жена сказала своему любовнику, жертве: «Это —…». Жертва вскочил на ноги и начал торопливо одеваться. Преступник, крича имя жены и не получая ответа, вошел в спальню. Он обнаружил раздетую жену и полуодетую жертву. Ошарашенный муж спросил: «Почему?» Жертва ответил: «Разве вы никогда не любили? Мы любим друг друга». Позднее преступник утверждал: «Если бы они были пьяны или еще что-нибудь в этом роде, я бы заметил это. Я имею в виду, что сам знаю, как это бывает. Но когда он сказал, что они любят друг друга, тут я и сделал это» (Luckenbill, 1977, р. 180).</p>
    </cite>
    <p>Я полагаю, что преступник потерял самообладание, когда услышал ответ. Если учесть последующее объяснение, его явно мало беспокоила неверность жены. (Разве мужчины непременно теряют лицо при измене жены?) Совершенно очевидно, что его спровоцировала угроза потери этой женщины. «И я сделал это», как он сам признался. По-видимому, вследствие сильного возбуждения, вызванного мыслью о потере, в приступе ярости он убил противника.</p>
    <p>Мы не можем быть уверены в том, что все произошло именно так или, сказать точнее, что именно это мотивировало убийство; но несомненно, что большинство убийств, как и многие другие насильственные действия, являются высокоэмоциональными взрывами, управляемыми сильной страстью.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Примечания</p>
   </title>
   <p><sup>1</sup> Эпиграфы из «Фауста» даны в переводах Б.Пастернака и Н.Холодковского.</p>
   <p>2 Телеология – онтологическое учение об объяснении развития в мире с помощью конечных, целевых причин. Ставит перед собой задачу ответить на вопрос «зачем, с какой целью?».</p>
   <p>3 Моббинг – форма психологического насилия над отдельным человеком со стороны группы в любом контексте, например, в семье, группе сверстников, школе, на рабочем месте, в районе и пр.</p>
   <p>4 Губерт Льежский (лат. Hubertus Leodiensis) – епископ Маастрихта и Льежа, сын Бертрана, герцога Аквитанского. Традиционно почитается как покровитель охотников.</p>
   <p>5 Каспар Хаузер, прозванный «Дитя Европы» (1812–1833) – известный своей таинственной судьбой найдёныш, одна из загадок XIX века.</p>
   <p>6 Существуют убедительные данные, подтверждающие, что определенные специфические моторные реакции включаются в стимулирование агрессии. Так, например, в эксперименте Келли и Хейка (Kelly &amp; Hake, 1970) у подростков, которые, вопреки их ожиданиям, лишились денежного вознаграждения за определенное поведение, была выявлена повышенная тенденция ударять по находящемуся рядом объекту и понижение тенденции просто нажимать кнопку. Другими словами, люди могут быть «запрограммированы» реагировать на неожиданную фрустрацию нанесением ударов. Внутренняя стимуляция, включающаяся в генерирование агрессии, может частично состоять из внутренних моторных реакций, ведущих к внешним агрессивным проявлениям. Разумеется, стимулирование агрессии может включать также и другие компоненты. Некоторые из них связаны с моторными реакциями, обусловливающими появление «гневного» выражения лица. Так, например, Хатчинсон, Пирс, Эмли, Прони и Зауэр (Hutchinson, Pierce, Emley, Proni &amp; Sauer, 1977) представили данные, говорящие о том, что «сжимание челюстей является хорошим показателем, с высокой степенью валидности свидетельствующим о существующей у человека тенденции к нападению» (р. 241).</p>
   <p>7 См., например: Baron, 1977, р. 260–263.</p>
   <p>8 См.: Berkowitz, 1986, р. 98–99.</p>
   <p>9 См.: Доллард, Дуб, Миллер, Маурер и Сирс (Dollard, Doob, Miller, Mowrer &amp; Sears, 1939, p. 20–21). В этой монографии авторы отмечают, что 3. Фрейд в его ранних работах и У. Мак-Дугалл (William McDougail) связывали агрессию с предшествующими фрустрациями, хотя и считали, что другие человеческие действия в основном управляются врожденными инстинктами).</p>
   <p>10 Фрустрация – «вмешательство в осуществление направленного на цель действия в соответствующее время в последовательности поведенческих актов» (Dollard and others, 1939, p. 7).</p>
   <p>11 Классическая версия (1939) концепции «фрустрация – агрессия» предполагает, что если ограничения (депривации) не блокируют достижение желаемой цели, то они и не провоцируют агрессию. В отличие от этого я утверждаю, что ограничения или депривации будут генерировать агрессивные побуждения в той степени, в какой они вызывают неприятные переживания. Однако поскольку крушение надежды обычно переживается значительно интенсивнее как негативный аффект, нежели просто отсутствие надежды вообще, большинство фрустраций будет, вероятно, продуцировать более сильную стимуляцию к агрессии, чем многие ограничения или депривации.</p>
   <p>12 Например, см. результаты симпозиума по концепции «фрустрация – агрессия», опубликованные в: Psychological Review, 1941.</p>
   <p>13 Убедительные данные по этому вопросу были получены в версии исследования Пасторе, проведенной Коэном (1955).</p>
   <p>14 Список некоторых экспериментальных данных, подтверждающих это различие, см. в: Berkowitz (1989).</p>
   <p>15 См.: Weiner (1985); Weiner, Graham &amp; Chandler (1982).</p>
   <p>16 Обзор большинства этих исследований, проведенных вплоть до середины 60-х годов, см.: Ulrich (1966). Краткое обсуждение литературы по агрессии, вызванной аверсивными стимулами, см.: Berkowitz (1982) in: Advances in experimental social psychology, Berkowitz (1983) in: American Psychologist.</p>
   <p>17 Ссылки на яти и близкие но тематике исследования см.: Berkowitz (1982), особенно р. 263–264.</p>
   <p>18 Об агрессии, вызванной аверсивными стимулами, см:. Berkowitz (1982), р. 266, а также Baron and RaMsberger (1978); Carlsmith and Anderson (1979). В работе Андерсона (Anderson, 1989) обсуждаются некоторые проблемы статистической обработки данных.</p>
   <p>19 Ссылки на эти эксперименты см.: Anderson (1989), обзор научной литературы; Berkowitz (1982), р. 266–267; Baron (1977).</p>
   <p>2 °Cм.: Jones &amp; Bogat (1978); ZiUmann, Baron &amp; Tamborini (1981); Rotton, Frey, Barry, Milligan &amp; Fitzpatrick (1979); White (1979); Zillmann, Bryant, Comisky &amp; Medoff (1981).</p>
   <p>21 См.: Landau &amp; Raveh (1987); Landau (1988).</p>
   <p>22 Легко заметить, что в любых условиях испытуемые применяли относительно слабые наказания, да и разница условий была совсем незначительной. Тем не менее я предполагаю, что женщины – участницы этого исследования вообще неохотно применяли любые наказания, вероятно, не желая, чтобы экспериментатор думал о них как о явно агрессивных личностях. Они вполне могли бы с большей готовностью применять наказания, если бы не так сильно себя сдерживали.</p>
   <p>23 См.: в работе Berkowitz (1990) краткий обзор нескольких статей, в которых описываются проявления гнева и агрессии у людей, переживающих траурную скорбь. Наблюдение относительно часто встречающейся связи гнева и переживаемого горя, на которое я ссылался в своей работе (1990), было сделано Розенблаттом и его коллегами. Связь между печалью и гневом у детей выявлена Термином и Изардом (1988).</p>
   <p>24 Свободноплавающее психическое состояние (free-floating) – состояние, при котором эмоция не обязательно фокусируется на каком-либо определенном лице или предмете.</p>
   <p>25 Этот эффект был продемонстрирован, когда студенток, участниц одного из наших экспериментов, попросили вспомнить значимые события, связанные с несколькими знакомыми им людьми (их матери, друзья, нейтральные лица). Те из них, кто находился при этом в физически дискомфортных условиях, вспоминали больше конфликтных ситуаций, нежели те, кто не испытывал дискомфорта. См.: Berkowitz (1990).</p>
   <p>26 Некоторые ссылки на исследования, демонстрирующие эту связь между депрессией и агрессией, можно найти в моей работе, посвященной агрессии, вызванной аверсивными стимулами (Berkowitz, 1983).</p>
   <p>27 Обзор исследований детей приводится в работе: Pfeffer, Zuckerman, Plutchik and Mizruchi (1987). Практически все депрессивные дети временами бывают склонны к агрессии, но для некоторых из них более характерна открытая агрессия. В проведенном немецкими психологами (Matussek, Luks and Seibt, 1986) исследовании взрослых депрессивных людей было выявлено, что униполярные депрессивные (у которых бывают периодические эпизоды глубокого подавленного настроения) часто проявляли высокомерие и непрямую агрессию по отношению к своим партнерам. В противоположность этому биполярные депрессивные (чьи настроения колеблются между интенсивной депрессией и восторгом и ликованием), вероятно, были значительно более склонны подавлять свои агрессивные реакции.</p>
   <p>28 Процедура Вельтена (the Velten procedure) – часто используемая в исследованиях истерии методика, состоящая в том, что испытуемые читают серию утверждений, имеющих определенную эмоциональную окраску, оценивая, насколько каждое из них подходит к нему или к ней. Всего таких предложений шестьдесят, из которых каждое более депрессивно окрашено, чем предшествующее. Этот список может подаваться как в прямом порядке, для создания депрессии, так и в обратном – для того чтобы индуцировать приятное счастливое настроение.</p>
   <p>29 Это, разумеется, метафорическое выражение, и оно сформулировано таким образом лишь потому, что я хотел бы подчеркнуть важность внешних стимулов. Эти стимулы оказывают свое действие, вероятно, через активизацию мыслей, воспоминаний и/или различных экспрессивно-моторных реакций субъекта, что способствует открытому проявлению агрессии.</p>
   <p>30 Я должен подчеркнуть, что эффект оружия в значительной степени зависит от значения этих объектов для индивида. Охотники, скажем, могут воспринимать оружие как объекты, которые они используют только для спортивных целей (а не для причинения ущерба людям), и потому оружие напоминает им о развлечениях во время осенних уик-эндов, когда они занимаются охотой. У таких людей вид оружия не возбуждает агрессивных мыслей о людях и не должен иметь агрессивных последствий. Однако довольно много людей приписывают оружию агрессивное значение. Это верно как в отношении взрослых, так и детей, как в США, так и в других странах. Как результат, у этих людей при виде оружия с определенной вероятностью появляются агрессивные мысли. Если у них противодействующие агрессии силы (подавление агрессии) в данный момент слабы, эти мысли могут стимулировать импульсивные агрессивные действия (так же, как и другие враждебные мысли и воспоминания): сжатые кулаки, нанесение удара, быстрое нажатие кнопки электрошокового аппарата или, может быть, даже нажатие спускового крючка.</p>
   <p>31 Случаи, когда <strong>эффект оружия</strong> не подтверждался, и многие его успешные воспроизведения обсуждаются в работе: Turner, Simons, Berkowitz and Frodi (1977).</p>
   <p>32 Эксперимент, проведенный на животных, описан в работе: Ulrich and Favell (1970). Обзор исследований на людях представлен в работе: Leyens and Fraczek (1983).</p>
   <p>33 Следует отметить некоторые неудачные попытки воспроизведения эксперимента Шехтера – Зингера, например, Mashall and Zimbardo (1979) и Maslach (1979). Довольно полный обзор литературы по данной теме представлен: Reiserszein (1983). Интересующийся читатель может ознакомиться с обсуждением этой проблематики в работе Leventhal (1980). См. также: Leventhal and Tomarken (1986).</p>
   <p>34 См. два обзора литературы: Leventhal &amp; Tomarken (1986) и Reisenzein (1983).</p>
   <p>35 Обзор некоторых экспериментальных исследований по этому вопросу см.: Rule and Nesdale (1976).</p>
   <p>36 См.: Zillmann (1983) и более полное обсуждение этого исследования, как и ссылки на другие релевантные исследования в: Zillmann (1979).</p>
   <p>37 См.: Izard (1971) и Tomkins (1962, 1963). См. также: Adelmann and Zajonc (1989); Leventhal and Tomarken (1986).</p>
   <p>38 Обсуждение глубоких положительных влияний позитивного настроения представлено в работах Alice Isen (1984, 1987).</p>
   <p>39 Эти влияния описываются в работах: Bower (1981); Johnson &amp; Tversky (1983); Johnson &amp; Magaro (1987); Snyder &amp; White (1982); Teasdale (1983); Wright &amp; Mischel (1982).</p>
   <p>40 Ранние демонстрации этого эффекта описаны в работах: Higgins, Rholes &amp; Jones (1977); Sruil Wyer (1979).</p>
   <p>41 Поскольку сильные ситуационные влияния, вызывающие агрессию, в эксперименте Зимбардо, по-видимому, отсутствовали, это может означать, что наблюдавшиеся им различия между двумя группами объясняются скорее редуцированной агрессией индивидуализированных испытуемых, нежели повышенной агрессивностью деиндивидуализированных. То есть испытуемые первой группы могли себя вести иначе, чем обычно, потому что у них был повышен уровень самосознания и, таким образом, они лучше осознавали свои морально– этические стандарты. Это предположение в основном соответствует теории деиндивидуации Динера (1980), которая акцентирует понижение саморегуляции в результате низкого уровня самосознания.</p>
   <p>42 Цитированные вербальные реакции испытуемого приводятся по: Milgram (1965), р. 67.</p>
   <p>43 Исследования, проведенные Эроном и его помощниками, содержат достаточно свидетельств в пользу достоверности и валидности данного измерения (см., например: Lefkowitz al., 1977).</p>
   <p>44 Вопрос о том, существует или нет единый синдром «антисоциальности», обсуждается у Crowell (1987) и у Ruttcr &amp; Garmezy (1983).</p>
   <p>45 Существует достаточно много свидетельств того, что дети, отличающиеся сильной агрессивностью, в основном похожи, так что их вполне можно отнести к одной категории (такой, например, как «расстройство поведения»), но, как уже отмечалось, ряд специалистов считают, что целесообразно провести более тонкую дифференциацию. Так, Справочник по диагностике и статистике (DSM-III) выделяет социальные и антисоциальные расстройства поведения. Дети с антисоциальным расстройством поведения гораздо чаще испытывают трудности в общении. Все же исследования в данной области не дают никаких определенных заключений, а детские психологи и психиатры не пришли к согласованному мнению о валидности данного разграничения. См., например: Rutter &amp; Garmezy (1983).</p>
   <p>46 Цитата взята из статьи о хулиганах, написанной Дэниелом Големаном, New York Times, Apr. 7, 1987. В соответствии с обзором количественных исследований, посвященных хулиганам, составленным Дэвидом Фаррингтоном (1992), характеристика Олвейса подтверждается данными других исследований, в основном западноевропейских. Подводя итог результатам, полученным во многих из этих работ, Фаррингтон сделал вывод, что «обычно хулиганы агрессивны, грубы, сильны и самоуверенны… они получают удовольствие от запугивания окружающих и испытывают сильную потребность в господстве» (р. 3). Люди этого типа, по-видимому, запугивают и оскорбляют других, пытаясь ощутить свою власть и превосходство. Термин «хулиган», используемый в этой книге, относится только к таким агрессорам с инструментальной направленностью.</p>
   <p>47 См., в частности: Geen &amp; George (1969); Simpson &amp; Craig (1967). Когнитивные процессы, включенные в поведение этих людей, имеют отношение и к другим вещам, а не просто связаны с атибуцией.</p>
   <p>48 Додж в книге Dodge &amp; Crick (1990) также указывает на распространенную у агрессивных детей неспособность сдерживаться, когда их злят и раздражают сверстники.</p>
   <p>49 В качестве лишь одного примера: только около 59 % из 93 высокоагрессивных мальчиков 8-10-летнего возраста, охваченных кембриджским лонгитюдным исследованием, были квалифицированы как крайне агрессивные в период ранней юности и даже еще меньше (40 %) оказались самыми агрессивными в период ранней юности. См.: Farrington, 1978; West and Farrington, 1977).</p>
   <p>50 Кембридж-Сомервильский проект и его результаты описаны в: Powers and Witmer (1951).</p>
   <p>51 См.: Walters and Brown (1963). На основе приведенных в этой работе данных я нашел, что в группе фрустрированных и нерегулярно вознаграждаемых испытуемых было значительно больше агрессивных реакций, чем в группе не– фрустрированных и нерегулярно вознаграждаемых (р = 0,05).</p>
   <p>52 Эрлангер предполагает, что принятый в банде кодекс маскулинности облегчает проявление агрессии лишь при других предрасполагающих к насильственным действиям условиях (Erlanger, 1979 а).</p>
   <p>53 Как отмечалось в главе 1, Бэрон (1977) и Сварт и Берковиц (1976) представили доказательства того, что информация о причиненных жертве страданиях может являться вознаграждением для рассерженного человека.</p>
   <p>54 Как показано в ряде исследований, родительское поведение оценивалось приблизительно в то же самое время, что и агрессивность детей, а это означает, что мы не можем быть уверены в том, было ли обусловлено поведение ребенка воспитательными воздействиями или же само воспитание было главным образом реакцией родителей на поведение ребенка. Как отмечали Парк и Слэби (1983), специалисты в области психологии развития все в большей степени осознают, что воспитание ребенка – интерактивный процесс и не обязательно протекает в одном направлении; поведение детей может оказывать большое влияние на то, как с ними обращаются взрослые. Тем не менее ради простоты при дальнейшем изложении материала я буду считать, что действия родителей в основном определяют поведение их отпрысков. Эта посылка представляется верной для многих случаев, т. к. 1) в ряде исследований воспитание детей описывалось до того, как оценивалось их поведение, и 2) даже если характер воспитания и поведение детей оценивались параллельно, выявленная зависимость была такой же, как и в тех случаях, когда поведение родителей определенно предшествовало агрессивности детей.</p>
   <p>55 Данные Массачусетского исследования сообщаются в: McCord (1983, 1986), а данные Кембриджского лонгитюдного исследования представлены в: Farrington (1989 a, b); West and Farrington (1977).</p>
   <p>56 Обстоятельное обсуждение возможных влияний наказания на развитие ребенка приводится в: Berkowitz (1973 а); Hoffman (1970); Parke and Slaby (1983); Walters and Parke (1967).</p>
   <p>57 Более полное обсуждение использования физических наказаний в дисциплинировании детей представлено в работах: Berkowitz (1973 а); Walters and Parke (1967); Parke and Slaby (1983).</p>
   <p>58 Утверждая, что слабое дисциплинирование родителями детей часто бывает причиной их плохого поведения, а не только реакцией на такое поведение, Паттерсон ссылается на исследование Форгатча, показавшее, что «изменения родительских методов дисциплинирования и контроля за поведением детей сопровождалось существенным уменьшением их антисоциального поведения» (Patterson, DeBaryshe and Ramsey, 1989, p. 330).</p>
   <p>59 Хандльбай и Мэрцер (1987) сообщали, что как неблагоприятные семейные условия (особенно антисоциальные родители и/или отсутствие родительской любви), так и аттитюды и действия друзей значимо связаны с употреблением подростками наркотиков.</p>
   <p>60 Ряд релевантных данному контексту исследований приводятся в работе McCord (1986), р. 344, а данные исследования Фаррингтона рассматриваются в: Farrington (1978). См. также: Loeber and Dishion (1984).</p>
   <p>61 См.: выступления Главного хирурга США, представителей ТВ-индустрии и исследователей влияния масс-медиа на заседании подкомитета по коммуникациям при Сенате США 21–24 марта 1972 г. [Communications Subcommittee (1972)]. Совещательная комиссия по телевидению и социальному поведению при Главном хирурге США признает, что в отдельных исследованиях есть неясности и даже ошибки, но тем не менее заключает, что общий характер результатов сотен исследований, задействующих разные выборки испытуемых и разные исследовательские процедуры, указывает на «причинную взаимосвязь между частым просмотром сцен насилия и последующим агрессивным поведением» [Rubenstein (1978), р. 686].</p>
   <p>62 Эта статистика взята из отчета: George Gerbner, Violence profile 1967–1989: Enduring patterns, Wisconsin State Journal, Jan. 26, 1990.</p>
   <p>63 Phillips (1974). Помимо обзора ряда социологических исследований о потенциальной роли внушения в принятии решения о суициде, эта работа подробно знакомит с аналитическими процедурами, применяемыми Филипсом, например, с процедурой оценки количества внимания, уделяемого газетой отдельному событию. Также см.: Phillips (1986). Иногда новости, опубликованные в СМИ, влияют на распространение мыслей о самоубийстве среди подростков. Опираясь на общенациональную статистику, Филипс и Карстенсен (Phillips &amp; Carstensen, 1986) доказали, что сообщения или документальные очерки о самоубийствах, переданные по трем главным телеканалам США, в течение следующей недели привели к повышению уровня самоубийств среди подростков. Более того, этот эффект не имел места только в том случае, если новости сообщались через газеты; чем больше телепрограмм сообщали о происшествии, тем значительнее был последующий рост числа суицидов подростков по всей стране.</p>
   <p>64 Phillips (1979). Несоразмерное повышение числа смертей в автокатастрофах с участием одной машины по сравнению с авариями с участием нескольких машин.</p>
   <p>65 Например, вслед за другими критиками Кесслер и Стипп (Kessler &amp; Stipp, 1984) утверждают, что в исследовании Филипса о влиянии вымышленных самоубийств персонажей телесериалов (эта работа в данной главе не упоминалась) была серьезная методологическая ошибка. Ответ Филипса на критику см.: в Phillips (1986).</p>
   <p>66 Freedman (1984) поставил под сомнение адекватность доказательств, указывающих на то, что сцены насилия в кино увеличивают агрессивность людей. В основном он говорит о противоречивости этих результатов. На его критику ответили Friedrich-Cofer &amp; Huston (1986) и Phillips (1986), p. 236. На мой взгляд, Фридман не придает должного значения тому, что результаты многочисленных исследований (задействующих разные типы зрителей, фильмов и разные методы измерения) доказывают практически те же эффекты.</p>
   <p>67 Leyens, Camino, Parke &amp; Berkowitz (1975). Отчет о двух полевых экспериментах, проведенных в Висконсине, а также о бельгийском исследовании и еще четырех лабораторных экспериментах см.: Parke, Berkowitz, Leyens, West &amp; Sebastian (1977).</p>
   <p>68 Wood, Wong &amp; Chachere (1991), p. 379. Результаты, относящиеся к естественно возникающей агрессии, сходны с «искусственными», лабораторными показателями агрессии. Это подтверждает валидность лабораторных показателей. Дополнительные доказательства см.: гл. 13 этой книги, а также Carlson, Marcus-Newhall &amp; Miller (1989).</p>
   <p>69 Более подробное изложение моей теории см.: Berkowitz (1984). Нет нужды говорить, что другие психологи защищают несколько иные взгляды на влияние насилия, изображаемого в кино. См., например: Bandura (1973); Zillmann (1979); Huesmann &amp; Malamuth (1986).</p>
   <p>70 Bushman &amp; Geen (1990). Эти исследователи обнаружили также, что у мужчин с относительно сильной склонностью к физической агрессии (оценка по шкале Басса – Дарки) агрессивные мысли возникали чаще после просмотра сцен умеренного насилия. Уонн и Брэнскоум (Wann &amp; Branscombe, 1989) явно опирались на понятие прайминга в своем исследовании влияния спорта. Их испытуемым не показывали записи спортивных игр, а давали задание составить предложения об агрессивных (например, бокс) или неагрессивных (например, гольф) видах спорта. Позже испытуемые должны были охарактеризовать малознакомого им человека (ассистента экспериментатора). Те, кто составлял предложения с названиями агрессивных видов спорта, были более склонны считать этого человека враждебно настроенным типом с сильной склонностью к проявлению агрессии.</p>
   <p>71 Первое из упомянутых исследований влияния футбола проведено Голдстейном и Армсом (Goldstein &amp; Arms, 1971). Арме, Рассел и Сэндилендс (Arms, Russell, Sandilands, 1979) также обнаружили возрастание агрессивности после хоккейного матча и соревнований по борьбе, но не после соревнований по плаванию. Второй из упомянутых экспериментов проведен Берковицем и Алиото (Berkowitz &amp; Alioto, 1973).</p>
   <p>72 Ричард Горансон обнаружил, что люди, смотревшие боксерский поединок, проявляли меньшую агрессивность по сравнению с испытуемыми из контрольной группы, когда им говорили, что проигравший боксер скончался от полученных в этом бою травм. Напоминание о том, что агрессия может иметь трагические последствия, явно активизирует запреты на проявление агрессии по отношению к другим людям (Berkowitz, 1984, р. 421).</p>
   <p>73 Эксперимент, демонстрирующий, что свидетели предположительно «оправданной» агрессии склонны нападать на других людей чаще, чем в других ситуациях, описан в Berkowitz &amp; Rawlings (1963). Об эксперименте, описанном в этом разделе, сообщается в Berkowitz (1965), Experiment III. Сравнимые результаты получены в исследованиях, перечисленных в Berkowitz (1984), р.421.</p>
   <p>74 См.: Liebert &amp; Sprafkin (1988), p. 89–90. В Заявлении Комиссии о насилии в телевизионных развлекательных программах, опубликованном Национальной комиссией по расследованию причин и предотвращению насилия, было сделано замечание, актуальное не только в 1969 г., но и для представителей следующего поколения: «Многие дети склонны верить, что мир, который изображает телевидение, есть отражение реального мира. Способность дифференцировать факты и вымысел сама собой приходит с возрастом и зрелостью, но от социального окружения ребенка требуется помочь ему развить эту способность… Дети и подростки из семей с низким уровнем дохода верят, что в реальной жизни люди ведут себя так же, как в выдуманном телевизионном мире» (1969 а, р. 6).</p>
   <p>75 Бьювиник и Берковиц (Buvinic (Si Berkowitz, 1976) пишут о спаде эффекта от наблюдаемого насилия в течение часа, а Дуб и Клайми (Doob &amp; Climie, 1972) подтверждают этот результат только для нерассерженных испытуемых. Еще одно доказательство быстрого исчезновения эффекта прайминга в ситуациях социального взаимодействия представляют Уилсон и Капитмен (Wilson &amp; Capitman, 1982).</p>
   <p>76 В работе Buvinic &amp; Berkowitz (1976) явная агрессия, демонстрируемая обиженными испытуемыми, которые смотрели фильм со сценами насилия, не шла на убыль через час, если испытуемые получали возможность выразить свое мнение об обидчике после просмотра фильма, но перед тем, как им разрешали наказать его. Символическая вербальная агрессия явно способствовала пролонгации агрессивных мыслей и склонностей, активизированных видом насилия из фильма.</p>
   <p>77 По данным журналиста Тома Виккера (Tom Wicker, 1991), Роберт Кеннеди подозревал, что может стать жертвой покушения. Одному французскому литератору он говорил, что «может быть убит из-за заразности этих настроений, в подражание» другим убийствам (р. 326). Ассоциация сенатора Кеннеди с его убитым старшим братом, вероятно, могла внушить мысль убить его. Есть некоторые свидетельства того, что ассоциация по фамилии самого младшего Эдварда Кеннеди со старшими братьями увеличила вероятность того, что он может стать жертвой насильственного преступления. В 1972 г. автор синдицированной газетной колонки Гай Гарднер сообщал, что за период с конца 1963 по 1971 г. Эдвард Кеннеди получил угроз больше, чем кто-либо. По данным Секретной службы, 355 из этих угроз были настолько серьезны, что по ним были предприняты расследования.</p>
   <p>78 В качестве еще одного доказательства этого эффекта еще тридцать лет назад (Berkowitz, 1965, Experiment III) я обнаружил, что человек, которому приписывают агрессивность из-за того, что он является членом университетской команды по боксу, вызывает самые сильные нападки со стороны людей, только что посмотревших фильм о боксе. Причем это происходило даже в том случае, если этот человек не провоцировал испытуемых. Одна лишь его связь с агрессией усиливала агрессивные идеи и склонности, активизированные агрессивной сценой из фильма.</p>
   <p>79 Доказательства этого см. в: Thomas (1982). Вышеприведенная цитата из: Thomas, Horton et. al. (1977), p. 457.</p>
   <p>80 Альберт Бандура написал это в 1963 г. Цит. по: Liebert &amp; Sprafkin (1988), p. 9–10.</p>
   <p>81 Кук, Кепдзерски и Томас (Cook, Kendziersky, &amp; Thomas, 1983) предположили, что телевидение может иметь вредное влияние, но не такое сильное, как полагают некоторые психологи. Фридман и Макгвайр (Freedman, 1984; McGuire, 1986) высказывают более решительные сомнения, полагая, что телевидение в лучшем случае может иметь «незначительное» влияние на последующую агрессивность. Фридрих-Кофер и Хьюстон (Friedrich-Cofer &amp; Huston, 1986) отвечают на аргументы Фридмана. Либерт и Спрафкин (Liebert &amp; Sprafkin, 1988) представили обзор многочисленных исследований о возможных долговременных эффектах от частого просмотра сцен насилия по телевизору. Они пришли к выводу, что существует много доказательств того, что массированное воздействие сцен насилия может иметь социально опасные последствия. Тернер, Гессе и Петерсон-Льюис (Turner, Hesse &amp; Peterson– Lewis,1986) также проанализировали публикации на эту тему и попытались привести в соответствие положительные и отрицательные результаты. Они придерживаются мнения, что повторяющееся воздействие изображения насилия в средствах массовой информации обычно увеличивает вероятность агрессивного поведения.</p>
   <p>82 Эксперимент Thomas &amp; Drabman (1977), описанный в Liebert &amp; Sprafkin (1988), p. 13. Также см. исследование Харви Хорнстейна (Harvey Hornstein), описанное в Berkowitz (1984).</p>
   <p>83 Ссылки см. в: Berkowitz (1984); Liebert &amp; Sprafkin (1988); Rule &amp; Ferguson (1986). Также см.: Cook, Kendziersky &amp; Thomas (1983), где представлен скептический взгляд на тезис культивирования.</p>
   <p>84 Джером Сингер и Дороти Сингер (Jerome Singer and Dorothy Singer, 1986) обнаружили, что среди детей, чаще других смотревших ТВ-программы о приключениях и в стиле «экшн», было непропорционально много детей из бедных семей, не белых, с коэффициентом интеллектуального развития ниже среднего.</p>
   <p>85 National Commission on Causes and Prevention of Violence (1969), p. 194.</p>
   <p>86 См., а частности: Eron (1982); Eron, Huesmann, Lefkowitz, &amp; Walder(1972); Huesmann (1986); Huesmann &amp; Eron (1986).</p>
   <p>87 По рассказам матерей о любимых передачах их детей было определено, что в третьем классе дети отдавали предпочтение ТВ-программам, изображающим насилие. О зрительских предпочтениях через десять лет судили по собственным рассказам испытуемых. По итоговым подсчетам, ТВ-программы со сценами насилия оказались в тройке самых популярных. См.: Eron et. al (1972).</p>
   <p>88 См.: Huesmann (1986); Также см. главы, написанные Хьюсманом и Эроном в: Huesmann &amp; Eron (1986).</p>
   <p>89 На основе данных, полученных в 1975 г., Страус, Джеллес и Стейнметц (Straus, Gelles, &amp; Steinmetz, 1980) установили, что 60 % американских женщин избивались хотя бы один раз в жизни. Расчеты, выполненные в известной работе Ленора Уолкера (Lenore Walker, 1979), посвященной насилию над женщинами, называли весьма близкую цифру: 50 %. Страус и Джеллес (1990) представили результаты сравнения данных, полученных ими в 1975 и 1985 годах. Группа специалистов под руководством Страуса сосредоточилась на широком спектре проявлений физического насилия: от самых легких форм – швыряния домашних предметов в жену и т. д. к самым тяжелым – использованию ножа или пистолета. При этом во всех случаях действия мужчин «выполнялись с осознанным или неосознанным намерением причинить боль или нанести повреждение», хотя в нанесении повреждения не было никакой необходимости.</p>
   <p>90 Данные Бюро юридической статистики (1988), табл. 3.36, р. 310.</p>
   <p>91 Цифры раздела 1 основываются на результатах обследования 6002 супружеских или совместно проживающих пар, проведенного в 1985 году. Данные раздела 2 – результат обследования 3232 семей с детьми в возрасте до 17 лет, выполненного в 1985 году. Данные разделов 3 и 4 соответствуют итогам Общенационального исследования проблем насилия в семье, проведенного в 1975 году, так как во время исследования 1985 года сведения о насилии над детьми не собирались.</p>
   <p>92 Данные графы «Количество людей, подвергшихся насилию» вычислялись путем умножения цифр соседней колонки этой таблицы на численность населения США (54 млн. пар и 63 млн. детей в возрасте до 17 лет), указанную в Statistical Abstract в 1986 году. Число детей в возрасте от 15 до 17 лет было принято равным 11,23 млн. Эта цифра была получена путем умножения на 0,75 числа детей в возрасте от 14 до 17 лет, указанную в табл. 29 в Statistical Abstract.</p>
   <p>93 По результатам исследования 1975 года этот показатель для трехлетних детей составил 97 %.</p>
   <p>94 «Насилие над ребенком 1-й степени» подразумевает действия родителей, которые «в любой ситуации воспринимаются как проявление насилия», то есть удары ногой, кулаком, избиение и агрессивные действия с применением оружия.</p>
   <p>95 «Насилие над ребенком 2-й степени» подразумевает добавление к предыдущему перечню насильственных действий нанесение ребенку ударов каким-либо предметом.</p>
   <p>96 Страус и его соавторы [например, Straus &amp; Gelles (1990), Straus et al. (1980)] настаивали на необходимости взаимосвязанного подхода, использованного Кадушиным и Мартин (Kadushin &amp; Martin, 1981). См. также Wolfe (1985).</p>
   <p>97 Пагелоу (Pagelow, 1984) рассматривает отсутствие родительской заботы о детях как жестокое обращение с ними. Он говорит: «Дети, страдающие от отсутствия душевного внимания… лишаются права на полную реализацию личностного потенциала» (р. 21). В главе 1 объяснено, почему я убежден в том, что рассмотрение агрессии или насилия в качестве контрнормативного поведения приводит к серьезной запутанности понятий. Вольфе (Wolfe, 1985) просуммировал результаты исследования различий между безответственными и склонными к проявлению насилия родителями. Некоторые цитируемые им авторы указывают на то, что безответственные родители чаще оказываются апатичными и равнодушными людьми, чем родители, склонные к применению насилия против своих детей. Обычно течение первых лет жизни детей – жертв родительского насилия заметно отличается от течения первых лет жизни их сверстников, страдающих от невнимательного отношения родителей.</p>
   <p>98 Это замечание более полно рассматривается в Straus et al. (1980).</p>
   <p>99 Первое высказывание, принадлежащее Ллойду Демаусу (Lloyd DeMayse), взято из: Kadushin &amp; Martin (1981), p. 1, а второе, принадлежащее Милдреду Арнольду (Mildred Arnold), – из: Kadushin &amp; Martin (1981), p. 5.</p>
   <p>100 Результаты исследования, выполненного НАО, приведены в: Kadushin &amp; Martin (1981), p. 7. Результаты опросов Харриса и Гэллапа любезно предоставлены мне профессором Кадушиным при личной встрече. Более 80 % всех респондентов Общенационального исследования проблем насилия в семье, проведенного в 1975 г. Страусом и его помощниками (Straus et al., 1981), сочли вполне нормальным шлепнуть 12-летнего ребенка, при этом чуть более четверти из них заявили, что подобная мера допустима и в отношении супруга или супруги.</p>
   <p>101 См.: отчет Управления здравоохранения и социальной помощи № 81-30326, октябрь 1981 г.</p>
   <p>102 См. раздел «Намерения родителей в случаях применения насилия» в: Kadushin &amp; Martin (1981), p. 188–199. См. также повторный анализ данных интервью, взятых Кадушиным и Мартин, в Dietrich, Berkowitz, Kadushin &amp; McGloin (1990).</p>
   <p>103 Вольфе (Wolfe) опубликовал полезный обзор работ, подтверждающих эту точку зрения.</p>
   <p>104 Во время своего первого исследования, опросив 80 семей из штата Нью-Гемпшир, Джеллес (Gelles, 1987) установил, что случаи насилия чаще наблюдались в тех семьях, где профессиональный и образовательный уровень мужа был ниже, чем у жены. Джеллес предположил, что такое несоответствие статусов супругов «способствует тому, что муж становится чрезмерно озабоченным доказательством того, что он действительно является главой семьи». См. с. 137–139.</p>
   <p>105 См.: Straus &amp; Gelles (1990), p. 119–120 – список других работ, результаты которых говорят в пользу выводов исследователей из Нью-Гемпшира. Когда Stets &amp; Straus [Straus &amp; Gelles (1990), p. 234] объединили данные исследований 1975–1985 гг. с целью выяснить, кто же является основным агрессором (для тех случаев, когда основным источником насилия являлся только один из супругов), они обнаружили, что чаще им оказывается жена.</p>
   <p>106 Цитата из: McLeod (1984), приведенная в: McNeely &amp; Robinson-Simpson (1987), p. 487. Многие авторы оспаривали утверждение о том, что во время семейной ссоры мужчина чаще получает более серьезные повреждения, чем женщина. См.: Berk, Berk, Loseke &amp; Rauma (1983). Там же показывается, что существуют группы, в которых получившая побои женщина является главной жертвой, хотя подобное наблюдается не всегда.</p>
   <p>107 Fagan (1983). Тем не менее следует признать, что встречаются склонные к насилию люди, чья агрессия проявляется либо исключительно в семье, либо исключительно вне дома. См., например: Shields, McCall &amp; Hanneke (1988).</p>
   <p>108 Оценка вероятности на уровне 30 % заимствована из: Kaufman &amp; Zigler (1987) и приведена в: Zaidi. Knutson &amp; Mehm (1989), p. 121.</p>
   <p>109 Кроме доказательств, упомянутых в 6 гл., см. другие исследования, на которые ссылается Вольфе (Wolfe, D. А., 1985).</p>
   <p>110 Kadushin &amp; Martin (1981), p. 10–11. Повторный анализ результатов, полученных группой Страуса в 1975 г., выполнен в: Howel &amp; Pugliesi (1988).</p>
   <p>111 Kantor &amp; Straus в: Straus &amp; Gelles (1990). Между тем Кантор и Страус также подчеркивали, что не каждый случай насилия происходил на почве употребления алкоголя и что пьянство не всегда порождало агрессивное поведение. Тщательный анализ данных о связи между потреблением спиртного и употреблением насилия в быту, опубликованных Murdoch, Pihl &amp; Ross (1990), предоставляет еще больше доказательств того, что пьянство увеличивает вероятность возникновения «семейного конфликта с физическими последствиями».</p>
   <p>112 Straus (1980 b). Перечень из 18 стрессов начинался «смертью близкого человека» (его испытало 40 % респондентов) и заканчивался «арестом и осуждением за серьезное преступление» (он был знаком 1,3 % респондентов). Кроме того, в этот список входили «серьезные проблемы со здоровьем или поведением членов семьи» (26 %), «плохие отношения с сотрудниками» (20 %), «ухудшение финансового положения» (14 %), «перемена места жительства» (17 %). Страус также сообщает, что каждый источник стрессов связан с актами применения насилия в семье, хотя наибольшее влияние на него оказывают «супружеский стресс» и «стресс, вызванный материальными и профессиональными проблемами».</p>
   <p>113 Статистика тендерного распределения взята из: U. S. Department of Justice (1988). Sourcebook of Criminal Justice Statistics. Washington: U. S. Department of Justice, p. 453.</p>
   <p>114 Исследования, упоминаемые в этих двух параграфах, цитируются в: Braucht et al. (1980).</p>
   <p>115 Williams &amp; Flewelling (1988). Следует понимать, что категория преступлений, совершаемых после возникновения конфликтов, – это нечто более широкое, чем упоминающиеся в настоящей дискуссии. Тут и дети, убитые нянями, и любовные треугольники, и шумные ссоры после совместного распития алкоголя или приема наркотиков и т. д. «Другие» категории включают в себя изнасилования, ночные кражи со взломом, воровство, грабежи, угон мотоциклов и автомашин, безнравственные поступки, спекуляцию и организованные убийства.</p>
   <p>116 Данные, указывающие на снижение числа убийств в Чикаго, в которых жертва была известна убийце, позаимствованы из: Block (1977), р. 40. Заявление о росте убийств в 60-х годах взято из: Rose (1979), р. 10–11, а последняя цитата – из: Zimring (1979), р. 31.</p>
   <p>117 Статистические данные взяты из редакционной статьи Fight guns, not just drugs в New York Times, Dec. 8, 1990.</p>
   <p>118 Статистические данные и приведенные утверждения взяты из сводок CDC Weekly Morbidity and Mortality Report, опубликованных вJournal of the American Medical Association, Jan 9, 1991, p. 183–184, и отчета CDC, 7 декабря 1990 года, опубликованного в New York Times. В добавление к нерадующим сведениям, сообщаемым в этом разделе, Рихтер (1992) отмечает, что в 1988 году чернокожих молодых людей из огнестрельного оружия убивали в одиннадцать раз чаще, чем их белых сверстников.</p>
   <p>119 См.: Hollin, 1989, р. 75–78, о подведении итогов исследований, имеющих отношение к данной теме, включая исследования Блэкберна (Blackburn).</p>
   <p>120 Цитата взята из статьи Dershowitz (1974), ее приводит Monahan (1981), р. 21.</p>
   <p>121 Сведения взяты из: Steadman (1987), р. 8.</p>
   <p>122 Подробный обзор литературы, имеющей отношение к делу, см.: Monahan (1981, 1988). Говоря об эффективности предсказаний, Monahan приходит к заключению, что психологи и психотерапевты слишком часто ошибаются, даже тогда, когда учитывают предысторию совершения насилия и психического заболевания.</p>
   <p>123 То establish justice, to insure domestic tranquility. December 1969. Washington, D. C.: U. S. Government Printing Office, p. xxi-xxii.</p>
   <p>124 Williams (1984); Williams &amp; Flewelling (1988). Devine, Sheley &amp; Smith (1988) сообщают, что рост безработицы в стране почти всегда сопровождается ростом числа убийств.</p>
   <p>125 Henry &amp; Short (1954). Могу высказать предположение, что чернокожих американцев, скорее всего, возмутят столь неблагоприятные для них сравнения с белыми. Но при спаде деловой активности неравенство действительно уменьшалось в несколько раз. Blau &amp; Blau (1982) также обнаружили, что внутрирасовое и межрасовое неравенство положительно связано с уровнем убийств в столичных районах.</p>
   <p>126 Fingerhut &amp; Klemman (1990) предоставили сведения о случаях убийств молодых чернокожих и белых мужчин в Америке за 1987 год. В них трудно найти подтверждение, что уровень убийств молодых белых людей сравнительно выше в западных штатах. Greenberg, Carey &amp; Popper (1987) предоставляют большую информацию о высоком уровне смертей молодых белых мужчин в западной части Соединенных Штатов Америки. Сверх того они показывают, что сельские западные штаты имели наивысочайший уровень смертей молодых людей в возрасте между 15 и 24 годами во всех случаях. Они сообщают, что «общий уровень насильственных смертей белых мужчин в шести наиболее криминальных сельских западных деревнях был на 13 % выше, чем уровень насильственных смертей чернокожих в шести восточных городах».</p>
   <p>127 Мнения жителей городов и наблюдения криминологов приведены в New York Times, Dec. 9, 1990. Наблюдения социальных работников, имеющие отношение к развитию субкультуры «полного разочарования и привычного насилия» в урбанистических негритянских гетто, взяты из: Pally &amp; Robinson (1988).</p>
   <p>128 Об открытиях Ричтерса сообщается в: Richters &amp; Martinez (1992). Еще одну сводку результатов и наблюдений касательно бейрутских детей можно увидеть в: Shuchman, New York Times, Feb 21, 1991.</p>
   <p>129 Archer &amp; Gartner (1984), p. 96. В этой работе исследователи сравнивали уровни убийств на протяжении пяти лет до войны и после нее.</p>
   <p>130 Block (1977), р. 9. Предыдущая сноска относится к Williams &amp; Flewellmg (1988).</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAUDBAQEAwUEBAQFBQUGBwwIBwcHBw8LCwkMEQ8S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</binary>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBoRXhpZgAATU0AKgAAAAgABAEaAAUAAAABAAAAPgEb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</binary>
 <binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAH5AlgDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD1l9U1688Sajp+mpp0dvYiIM9yHLuXXdwF
IHFTbfF+7/XaHtz/AM8pen/fVLpTL/wl3iFAQWxbMfbKEf0rfoAwCvi7ZxNom7vmKXH/AKFR
s8X84uND6cDyJf8A4ut+igDnRH4z383Gg7c9oJs/+hVKqeLNy77nRQM/NiCXkf8AfdbtFAHP
mLxfg4u9EPPGbaX/AOLpyx+Ldw3XWiAd8W8v/wAXW9RQBgeT4u8zP23RQuen2WU/+1KasPjD
cd17omO2LWX/AOOV0NFAGCYfFpGPt2ij3+yS/wDxymm38XZONS0YDHH+hSf/AByugooAwRB4
s3c6ho+Mf8+cnX/v5SG38W9tS0b/AMApP/jtb9FAHPtB4vJ+XUNFA97OX/45S/Z/Fmz/AJCO
jhvX7FJj/wBGVv0UAc59l8Zf9BXRev8Az4SdP+/tPS28XDO/U9GPHBFjJ/8AHa6CigDnpLXx
eV/d6to6t6nT5D/7VpiWnjMH59Y0Vh7adIP/AGrXSUUAc/8AZfF2wj+1tHDZ6/2fJ/8AHqb9
i8X4X/id6TnPzf8AEtf/AOPV0VFAHPNZeLSgC63pQbuTprkf+jajSw8ZB13a9pDL3A0twf8A
0dXS0UAc4LLxftOdc0rdjg/2a/X/AL+1H/Z/jX/oYNIH/cLf/wCPV09FAHMrYeM/4tf0k/TS
3/8Aj1OOn+L+ceINL9v+JW3/AMerpKKAOaNh4y5xr+k9eM6Y/wD8epwsPF+3nXtLzjtpjdf+
/tdHVS11G2vLq8toHLS2cgimBUjaxUMPrwwoAxG03xj/AA+I9MH10pv/AI7Tk07xeD+88Raa
R/s6Ww/9q1s6fqVrqcc0lq5dYZ3gfKkYdDhhz71boA51tO8WEfL4h08f9ww//Hab/Z3i7P8A
yMWnY/7BZ/8AjtdJRQBzn9m+LDjPiOxGOu3Szz/5FpTpvivcSPEdlj0OmdP/ACJXRUUAc42m
+LTnb4jsRx/0DP8A7ZTf7J8W458U2o+mlj/4uulooA5saX4sBX/iprMgdc6WMn/yJSNpfiw4
x4nsxzk/8Ssfl/rK6WigDmTpfi7HHiey/wDBX/8AbKBpfi8DnxNYn/uF/wD2yumqG7u7ewtJ
bu7mSG3iUtJJIcKo9SaAML+zPFWOPEtnn/sGf/bKa2leLv4fE9n+Ol//AGyr+j+ILTXHlNjD
dG3QDFxJA0cbn0Xdgt9QMe9a1AHNrpni3GG8SWH1Gl//AG2kOk+K+o8U230/stcf+h10tFAH
NLpXiwYz4ntDzz/xKx/8cp39meK8f8jLZ/8Ags/+2V0dFAHNNpPizdlfFNr9DpYx/wCh0v8A
ZXivOT4ntfoNMGP/AEOukooA5o6T4sL5Hii2C+n9lj/4uk/snxcGz/wlNoR6HSx/8crpqKAO
bOl+LDj/AIqa0BHppg5/8iU3+yPFm3A8VWxOep0tf/i66aigDmU0nxcuN3im0b66WP8A45Uv
9l+JyOfEtsD7aYP/AIuuhooA5saT4pByfFMBHodMX/4ulbSvFJh2jxPbB8/fGmDp9N9dHRQB
zI0fxWP+Zshb66Wn/wAXTk0nxUrEt4ot2HodMX/4uukooA506X4pOMeJrUfTTB/8cpjaT4rL
AjxVbqB1A0tef/H66WigDmxpXioH/kaLUj30sf8AxdH9k+Ke3imD8dMX/wCLrpKKAOb/ALL8
V/8AQzWhGe+mDP8A6Mp6aZ4oDfP4ktSPQaYB/wC1K6GigDmxpHikHJ8VQn2OmLj/ANDpyaX4
pVcN4mtWPqdMH/xyuiooA5v+yvFZP/I0Ww5zxpY/+LpW0nxSTlfFNuvt/Zi//F10dFAHM/2T
4tBJ/wCEptSM8A6WP/i6U6T4rY/8jTbL/u6WP6vXS0UAcwdI8W9vFdt/4K1/+LobSvF+0Y8U
WfHU/wBljn/yJXT0HpQBh+D9Tu9Y8KWF/fNG1zKrb2jXapIYjIHbpRVbwBx4J08enmD8pGoo
AfpWz/hNvEQAG7yrQsf+Av8A4V0Vc9paBfG3iBs8vDaHH4SCuhoAKKKKACiiigAooooAKKKK
ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACuD03Tb6+8WeLJLXW7uwUXk
SlIY42BPkR/N86nn6eld5SBVBJAAJ5JA60AeR2l7qmm6RaafDessdxrV/HdXjSrAzsrMVBfa
Qm4jsO2B1rXsL3Wb240TTJtbcxT3F4kk9nIrOyRqCis5QAkEkEgc4FegS2ltNA0EtvDJC5y0
boCrHrkinpDFEqLHEiKgwgVQAo9vSgDzO31e5mk8P6XqPiO5tIZzfrJceYsck7QzhY1L44O3
0xnFSReKdXtJNOjgkuNVhfULq0t2VV3XarGCjM2MbQ24Fx2XNdreeHrG/wBXttQuI1k+zwSw
iF0VkYSFSSQR1+T9TWmkMUaoqRooQYUKoG0e3pQB5Jqeu+K20ezR7ydr4m/WaPTiiPvic7Xy
w/1SgY7E5HU1vWy6jfa/4YlfWdSSK/043VxDHIBGXRYsfw8A7jkd673yo852LkgjOOx604Ko
xhQNowMDoKAPNofEfiJrbQzLCRBPrclu90JQTLGHlCqVxkDgDP8As1Us9cvDY2OqDxHPNr01
8kM+kFl2qDIFeLysZG1cnd7ZzivU/LTAGxcA5Ax0PrUQsrUXRuhbQi4IwZRGN+Pr1oA8vi1z
X7jxAk8mqW9pKNX+ytZyXowYg+3YIdmSSuDuz3z0ruPGmoXmmeFbu6sZDFKpjVplTeYUZ1V5
Mf7Klm/Ctg2dqboXJtoTcAYEvljePx61MQCMEZB6igDzy/v4NMs7W30/xZcT2lzeRx3t+9yk
zWiMjEENjCb2AGTwM8Vm65dSXlrd6dFrE13otpfWLPqO5XMIL/OpfG1gpCNk5xu56V6ZHplh
DDLDFY20cUv+sRYlCv8AUY5qWG1t7e3FvDBFHABgRogCgfQcUAebaprt3pVlr0ej69JqFta2
cU6XEjrKYJWkxs8wDBDLzz93rV2y8UzeKfFEekxyTWUS2tyk0lpOro7jyCrRyAckB2H413UV
laQW7QRWsMcLfejSMBT+HSpI4YolCxxoijoFUACgDzTT9Z1LSPDOh6m15qWqT3uoPDJC7KzS
ACVVVRgYGVQk+xNVrzX/ABMbSG0v7tbWSTVpre6nimEKRgRhkiWQqdoJONxGSR716qI0G3CK
NpyvHSmywQzxNFNFHJG33kdQQfqDQBzfgO8vrvQ5hfXkd4YbqSKKdJfMLIMYDPgBiMkZAwcV
1FMjijhjWOJFSNRhVUYAHsKfQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR
QAUUUUAFFFFABRRRQAUdqKKAOb8AgjwXY7uu6X/0a9FJ4Cbd4OtfaWcf+RnooAl04j/hOddA
Bz9ltM5HH/LWugrn9Ncf8JvrycZFtaH3/wCWldBQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXB6ZZeIfEgvL
7/hLLuxRb24t0t7a2i2IscjIOWUknjrXReKPEtv4W0kahc2t1cIZFjC26BiC3AySQAM8ZNVf
A8d2nh5pbyzls5ri8uJ/IlGGUPKzDPvg0AReBL3ULvSL6PUr43s9pqM9qJ2RVLKjYGQoAzXU
15t4Z1yfQPEV54eutE1EzahqtzcQzqi+WYi33zzkAcc4r0nmgAooooAKKKKACiiigAooooAK
KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOc8D
bf8AhFINmdvn3GMnP/LZ6KTwJx4Tg6f6+46f9dnooAl098+NtbTavy2tqcgc8mWt+uc0wg+P
df56WtoP/RtdHQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFF
ABRRRQAUUUUAFFFUdY1a30PSptRuhIYYcbhGuW5IAwPqaAL1FUNU1i10iO1e68zFzcx20YRc
/O5wM+1X6ACiiigAooooAiuLeG7tpLe4iSWGVSjxuMhgeoIrkHl8QeFHOm2OnTaxZTfLp77x
m2b+5Mx/5Zjs3XAwcnFdpRQBieH9CfTFmvL+4+16tdfNc3OMD2RB/Cg7D8TzW3Wdq+vaZoUc
Ump3S20cpKo7qdpIGcZA4PoO/ar0MyXEEc8ZJjkUOpIIOCMjg8igB9FFUrzVILK+sLSUSGS+
kaOIquQCFLHJ7cKaALtFVNU1GHSNJu9RuFdobWJpXCDLEKMnA9asRSCaFJVztdQwz6GgB9FF
FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQA
UUUUAcz4BGPCMA7/AGi5zj1896KPAOf+EShBXaRc3PH/AG3eigCbTkI8c64/GGtbTH5y10FY
WnknxnrQJTi3tcAdR/rOtbtABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVy3xGgkufAepwxCQuwjH7sZb/WLnHvXU0UAee+IvDL6emjXMeq
6zelNWtSYrm5MiAbwCSMds1ji/1iTX5TJqkVtqw1bYlrJdzeYYN4AQQAbChTnf75zkV61SbF
LBto3DgHHNAHm7HUYfCeoalNdakkk2rSRXcizSMYbQXBUmNTwoCD7wGcc07TI9Ov/EWqadpO
sahdaYunxygx38rrFNuP3JN2ckYJGf8ACvR6QKFGAAB7CgDy+2l1rS9O8ISaaNQvb7UIna4S
5uZHQyGIfPJuJ2qp5wAPas3U7vW7fR9Lj1PVpY5zPqSzXDzy28bOr4jPyAkDuo6V6rqWs6Zo
8Pnalf21pGO80gXP0z1qtoXiXS/Esc8ulyyTRQsFaRoWRWJ/ulgM/hQBxtnqnim48uaxiMrP
4et5ZEvJXjCzEvllwpyx6np0FVovFeq6FcWjXCvdPJo1k32WZ3Es0hLB/LAUgvzznHQV6lRQ
B5Xp2oeKJhosFoJ5ri7s7sSS3e7ZbsJ/lkdT1IXgDv8ASu18ETXc/gvSpb95nu2h/evNnczZ
OSc81v0UAeSS3cP2W3nn1bU18UPqyRzWqXEoIXzhlPKztEQTndjkd+ai1u5sJPFOnPr+qaja
38epXKmNZpIxFCEfymiCcEEbPmGSSSD6V38vjbw9bazNpd7fLZXkbbcXSGJX/wB1mGGH0NaU
1jZ6pc6ff+Z5htHaWFo2BUllKnPqMNQB5n4mu7ybwgy+Ir67tbabSpPILK0Rmn3Njzdo4JTY
dpwDluOKmutS1H+w9QOjX13LoiTWai6lMmUQ/wCvCuBv2AbMsMkZbHTj0zUbCDVNNubC5BMF
xG0b7Tg4IwcVPHGsUSxr91VCj6CgDyZ77XbXRLtvDl8t9INStltYoZZZ4Vyp3p5shy6ngkZw
pPWtS6sk1PRNAlg1DXC76glvfF7mVJCCW8xXVThfmGMjgDocV6MAAMAAD2paAGRxrFEka52o
oUbmJOB7nk0+iigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKK
KACiiigAooooA5zwOhj8LxqSTi6ueT/13eik8CqV8LqD/wA/d1j6efJRQBNp7IfGmtKExILe
2Jb1H7zH9a3qxrFWHivV23AqYbcAen362aACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigAorH1LxLYaXfCylS8muTH5pjtrWSYhMkZO0HHINSaNr9jrouPsnnq9s4
SaK4geJ0JGRlWAPSgDUooooAKKKKACiiud1eXxdJeGDRrXSobf8A5+ruZ3b8I1A/9CoA6KsT
VfF/h/RW2X2q26THgQq2+Qn0CLk/pWWfBV1qXPiHxHqN+pHzW9u32WE+2E+Y/i1bWleGtE0Q
f8S3S7W2bGC6Rjefq3U/iaAMJ/F+t6kQvh/wreSKw4udRIto/qAcsfyFNPhzxdq+06v4pFlE
fvW2kQ7P/IrZb9K7SigDmtN8BeG9Ml89dNS5us5NxeEzyE+u584/CukChQAoAA6AClooAKKK
KACiiigCveWFnqEJhvbWC5iPVJow4/I1zEnw60mF/M0a5v8ARJc7ibC4Kofqhyv6V19FAHGN
H4+0Zh5U2neILcdRKv2Wf8xlT+Qp0fxDtLRhF4h0zUdEmGNzXEJeH8JEyuPc4rsaRlV1KsoZ
TwQRwaAKmn6tp2rQedp19b3cf96GQOB+VXK5m98A+HLuY3EVj9guici4sHNu4PrlMA/iDVI6
F4w0jB0fxJHqMKji31eLJ/7+phs/UGgDs6KztIn1aa2J1eytrWYHgW9wZVb35UYrRoAKKKKA
CiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOc8DKyeG
FD43fa7onB9Z3NFL4IRY/DSqpyPtVyc/WZ6KAJdPJ/4TLWxzgQW3fj+Ot2sPTlI8X64x6GK2
A/J63KACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiisrVvE2iaGP+Jlq
dtbsekbP85+ijk/lQBTg8s/EK+w+ZBpkIK56DzJK5jU9S/szUfFFxBqAsGfUrCGW42g+WrKg
P3hgcE810+l+J4tXvcWWjamYW+U3k1t5KY/4GQxH4Vd1nQ7bWbeKGXCKlzFcNhAfMKEEBs9R
xigDitW8RXWgJrSWerzajb2kVtN5r7JHid5QpjBAAJZeQDyPxpLnxR4nM+tQxRww37m0Gm2b
4JQOWLbz/eIBz6V6DBp1jaweRb2dvFEW37I4lVd3XOAOtTeVGX37F3f3sc0AeZ/8LB1C8vru
5igltdKbTZhbSSx4Ju4hucc88cj32mr2ma7rniLWRDMZ9L0240s3FtsCi4ZgyguwIIXOeB6V
3pgiK7TEhXk4KjHPWn7VznAyBgcUAeaW+v6vpWi+FLwXV/q0+qSMJYHVNzkxkqBhRtUEAk/W
s288TeJxptj9qvkhun1C9inEE8cCjyx8qh5FIwPpk164I0G3CKNv3cDp9KjltbeZdstvFIuc
4dARn1oA4DTfFuu3K6VLbWkmo+fo32iaMPHDiQNguM9e/TjvUNjrtzqzaZBquvzaVG+jR3nm
xskRmlJIYlmGPlwPlHrXpIjRcbUUYG0YHQelQXOn2V5Gkd1Z286RnciyxBgp9RkcUAePal4s
8S/8Izpdxa6jcXMkmn3czPaeWjkxyELNIGUjy9uOBjJr1h7u5Tw0b2JPOuhaeaqY+++zIH4m
rwt4VGFhjA27MBR930+lSAADAGAKAPLtO1mQXXhi4h8XzX91qLn7XZExlWPls2AoAMeGAH86
u6XrMr+HLjWV16a81wW87/2aXVVSRQT5fkgbvlx9TjrzXeR2FnDM00VpAkrHLOsYDE+pNIun
WKXrXq2dut2wwZxEu8j/AHsZoA4M6mmneF21Sx8VzajcTpD58ksyusKu4DyiMD5NoJ46DHNV
tY1640ibV49J1+fUII9Ka6d2kSU20gYBSGAx8wJ+U+ma9Fh0+yt3leGzt43m/wBayRAF/rgc
0W+n2VpC8VtZ28Mbkl0jjChs9cgdaAOD13xsbddYl07VYplt7K1ljjgKSNuaUh8YzkkYGKqX
nijxN5esvdn+y4i1kYgEDPZQSuVd2OMb8DJ6hfwr0AaHpQv4r5dPt1uYkZEkWMAgHGRx9BV4
xowYMincMNkdR70Aed2ly8vijVNFsvFN9eWkWmC6DLKjvDJvPAcLzkY4PrTINf1fS9K8JyRz
XuqXWqxsWhlKAu5QEZO0bVB5Jr0G2sbOyUraWsECnqIowv8AKptiZU7V+X7vHT6UAeSan4g8
SRaZpiXeqJDfSG/Mrx3MdvGWjbCAMykED07961Lfxbr8yJLaWj3yvoMV26mRITHKd2XwRznH
Tpx716HLaW04Alt4pACSA6A4J61II0HRFHG3p29KAPOLPWZdTktTq3iKfTFi0e3u0CusXnSO
pLyEkfMAQBtHHqOaw7/xJ4ofQtPube+ubpn0r7Qz2pSMowfHmygjlSMYAx0PFevTWVpcrGs9
rDKIzlBJGG2/TPSpRGijARQMYwB29KAM3Wrqe18L6hdwPsuIrOSRHxnDBCQfzrhNK1ma3/sK
40zxFc65eajCzXNrJKrqMRFt21RmPDgL/wACxjNejajZrqGmXVkzlFuIWiLKOVDAjP61Hpuk
2el26R21vCjLGqNIkaqz4GMnAoA8y8Oa9r0gs70anBd3VxazTXFi195zM4QkBYgn7rDcYLe3
Jq5p2rMNQ8Ly2niu4vrrUnP221kkVl2+WzNhMfu9rADHHvXo8NlaW80k0FtDFLL/AKx0jAZ/
qR1ojsrWGZporaFJXOWdYwGY+pNAHl2n+Ktdm8L6rd6hfyW2p29mz2kAiVVliDf68E/ePY+n
pzWl4g8aNb/2w+maok7W1laTRxQFJDlpiH2+pK4H4j1r0MwxMMNGhGMYKjp6VV/sfThfRXos
oFuYkZEkVACASCR+goA881DxJ4nK65JNmy8trJrWzQjzvLkY5QHBHmNjHcCup8CXWpXWh3Da
p9oE6Xs0apcOryIgbhSygA49a3r1mhtpJorM3UqgFYkKhmI9CxA/Wub/AOE+02xk8vWtP1HR
STw95b/u2P8A10Tcv5mgDraKrWOo2OpwCewvILqI9HhkDj9Ks0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAYPg87vD4IcP8A6TccgY/5avRTPBRU+GwVzj7Vc9R/02ei
gCXTsHxbrh3ZIjtgRnpw5/rW5WFpm3/hLNewBu22wPv8rVu0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABR
RRQAUUUUAFFFFABVSLVLGbUJ7CK6ie6gQPNErZMYPTPp0Nct4ztfHWpq9l4al06wtiMNdSzN
5zeoUBSF+vX6VxPg/wCEGtabrclx4iubW9sbgHz4YruUF26hm4G7vwT3oA9J1Pxv4e0qXyJt
Rjmus4FvbAzSE+m1cn86pjxB4l1QD+yPDTWsTDIuNWlEWP8AtmuW/PFdBpuj6Zo8PlabYW1o
ncQxhc/XHWrtAHJf8ItrOpr/AMT3xNdMhOTbaaoto/pu5cj8RWrpfhXQtGbfY6ZbxzHrMy75
G+rtlj+dbFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF
FFFABRRRQAUUUUAFFFFABSOiyKVdQynqCMg0tFAHM33gDw9e3BuorNrC7/5+NPka3fPr8uAf
xFVho3i7SOdM8QRanCBxb6rF834Spg5+oNdfRQBxp8b32m4HiHwvqNkne4tgLqEe5KcgfUVt
6R4o0PXh/wASzVLa5YdY1fDj6qeR+Va9c74j8I6VrdpO50uzk1DYfJncGNg+OCXX5qANLSdc
03W4pZNPukm8mRopVHDRsDghgeR0rQrwPS/g7470LUf7R0vX7CC6zksssnzeobKYYfWvZ9Ab
XP7OC+II7JbxTgvZuzJIPXDAEH25oA1aKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOe8F
Lt8NgZz/AKVc8/8AbZ6KZ4Gx/wAIyuDkfa7rv/03eigCzphz4n10en2f/wBANbdYulkHxJrx
G3h4FOOv+rzz+dbVADJZY4IXlldUjRSzMxwFA6k1zy+K5poxdWvh/U7jT2I2XMYTLqf4lQsH
K/hV7xPp82reGNSsLc4mnt3ROcZOOB+PT8ayrLx1oK6VB9ouPs12qrG9gY285HAAKCPG4/li
gDqgcgHnkdxS15hYapfv4/YC5uGQ380bwCWUssXl/KWjI2KgPcHNW9Ck1EG6/t1ruGzezb/S
EupWMg8zHmbcZjJHIA6D0oA9EorzOw1B3026FxdXA0aPVTHJcW9xI6CDywRtlPzbd3DHPByM
4p0d7cMt6fDV5d3MI1S0WA3MsjRYI+cKxBJT1xkZoA9Korz+S48TnUZFwv2gazGqIrSeQIfI
ycnGdufbGaZe6rrumRm5vZYorhdXZcZla38vyeASFzjPtjdQB6HRXlk2u63q2i6hfSW95pcT
3lus6XAl2xwbfmZCuGCk4yQAQDzXS+BN/kakUvkurI3ANuIxIY4/lG4I7klhnnjgHNAHXUVx
Gq/YZfE18viRrqO1jWL7BtkkSJgfvEbDy+7jnnGMVveJ5LyDwvfPp6zNcLF8vkjMm3I3bf8A
a25x70AbNFecObNJLw+HbjVGjbR52YBpWQycbTlv+WvXpzVjVv7M0nVPDlnf3N9DYyQTvInn
SFXfavMpznHJ68ZoA7+ivL703p060QzyL4fF/NtkuvOGYQo8sMy/Ns3bsE9cLntVyAyPYaWN
VurifQzJP5kkayxqOnlh9x3sn3sEnB4zQB6JRXn96dGbUbf+0Hul8OpZBrJxJKIS+47txByW
xjbnt0qtq9x4ju11q10gXdtp0IhmivPnaSVNi5jiUjIJ5y3P60Aek1nS63ZQ6tHpbmb7XJgo
ogcqRjruAxgY554rzbWGvv8AhI9V+2X32W+N2n9m4hnkm8rC48oKQrAnduH13VdvH8T3N5qs
UIu4rC31iFvN+YvcKWQFEH8MY5JIz/OgD02iqOsWMOo6Tc208byIyE7UdkJIHHKkGvOLq2ms
vBfhoTebbWMo8zUTdtPIBJs+XzNp3Bc59BnGaAPVaK8z0P8At6ODRE0u/S4hea7KtcQTLD5W
AUAySxAOdpY8j8KqXmqKkWj6X4iuLoTm7u57tbczY8sGQIfl+bbuK4BoA9XorxsX09/peiS3
N+G0kac0Je7WdgbkPhg+wghgBxu98Vv2R8VC80+OxullX+xSXlvYJUVnEnHy5yGxjqc4oA9F
orzCz1y80zS411Sa/jkfw6hAMcjDz8uDzgkP0689KqvqHiLWLK8GgTSNbTaPBI2obmbDqrbk
jX/nox4J7flQB6zRXmOrDxZcjV7Sw+1W1oLGCU3bbmkLCPmKNf7xPVu31r0qDP2ePOc7BnPX
pQBJRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAEc7yR28jxRGaRVJWMMAWPpk8CsLRfEV7q9/cW
76FcWkVvI0U00k8bBXABwApJPUc10NcG0Oqx+HfG39nW88V9JezNbEZDP+7Qbl/I4xQB3lFe
QWMN6ulazNpF40kn9mhTFb2s8S+dkbSTIxPmDnIHbrWv4hvNa0m01a51edCZtKW3tfsccgBn
ZmAUDJ+Y5HTnAoA9IorxuWQNZazpmhveLbiezlmikWdmNtjEpVWw5G4c7fetTT7bVE06ddAu
Q6nUrdoVFrNHbxj+PAZtzL644zQB6hRXnctzrenXFzc6u87LHrMDM1pFIU8nyhnaoyduevXm
s9fEeqXt/IuhpcXt3Hrj/uJw8YjgeEhWfIBCA5P4cc0AeqUV5fbnxjZLptvGZb2/OqXcU08o
KR7CvEhH90ZyB3xgVveEL+XSdG0/TNbubiXVLq7uY0aVDul2ux3Y7LjB9ORQB2VFcx438/8A
suzwt01j9sT7etru3mDBz935sZ25xzjNch4ljsZotKHh6N004vciVvs9yYxJ5Y2namDnPQ9M
0AerUV45qMHiPUNO0uY2V3JNDpUDXC3DTK0LrJjcgUjdIwySDyAOetbmplG+ImmvpYuPtQuW
W+QrMH2+WQGyTs8r7vA6mgD0eivKYra3f+x/9H1ZPEy6jEb51SUnG/5y7fdMeOmOMYrRij8W
Ktk0kubI68cx+VJ54h85uWbONn4YxigD0WivN7SDxZGNE+0Sb7NdYk3qI5PPEe6TaXbONvTt
0xVC31fxK1jZ6R9kvJh9qBmuEilikt1WcfKzNw4ZfQ9M0Aer0V5KLbUW8TSfaryWLVP7W3R7
LWZ5TBu4Cvu8sR7OuRgc55r0DxYL0+GbwWCztNhci3OJdm4b9n+1tzigDarG1XX/ALBdrY2e
n3Wo37Jv8i32gIp4DO7EBQSD78HAqv4WOgFJzoSTKAEE3mLKOccZ39W9e/rXO6zZ6JbeMNWn
163vGF5bRfZpESVkO0EFV2fxg8jvzxQB31q88lrE9zCsM7KDJGr7wh7jOBn61LXkmpJrH/Es
/t+XyrM6WFBuLeaYedk5yI2BEm3byffHOa3tI0m4utZspr4X08lto0LQT3AeMedubJZc43Y2
5ByaAO9orz3wzZaHeW9rbana3ra+6s139pWbeZB94lvu7f7vOMdKzNT8Py2PgzSoliuInfUM
3nmGeYbP3mNwRtxX7vQjtQB6rRXlNoJ20nw6PE0d8+jxJcRzNiUBpA/7p5F+/sK5xu6HGakD
68tnbLoEd4LO3v5ry0W4D/vbaNB+6JbnDszbc84AoA9SorivBt1rNzrWpXmqQTRQanFFeWsT
g/uFGU8s9g2ArH612tAHOeCE8vw4U2lcXl1wf+u70U/wapXQGBcv/plycn/rs9FAE2lRhdf1
1gyktNFkDqP3S1tVhaMQfEPiHHUTxA/9+lrdoAKTaM5wM+uKGYIpZjhQMkntVfTr+DVNOgvr
UsYJ0DxllwSp6HFAFnAznFFFFACYGMYGPSlwB0FFFABRRRQAUAYGBRRQAUUUUAFVZLCCXUYb
5wTPDG8aHPGGIJ4/4CKtUUAHbFFFFABgelFFUJNb0yHVE0yS+gW+fGy3LfO2QSMD0wDz7UAX
8c0UUUAFFFFABTPJi8/z/LTzSuwvt+bHXGfSn0UARxQQwKyxRJGGYuwVQMsep+tSUUUAFRww
RW0QigiSKMZwiLgDPPSpKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoqnf6jDp7Wq
yBme6nWCNVxkscn8gASfpVygAqOWCKcIJokkCMHXcucMOhHuKkooAj8iLz/P8tPO27PM2/Nt
znGfTNSUUUAFRrDEszzLGglcAM4XlgOmT+JqSigAqFrS3e8ju3hRriNSiSEfMqnGQD74FTUU
AFFZ2q63aaOsQuBNJNMSsMFvE0kkhHXCr29zwKsWFzJeWUdxLaTWjuMmGYrvX67SR+tAFmii
igAooooAKKKKACiiigAooooAKKyNT8Q22nXaWUdvdXt667xb2sW8qucZY8Ko+pFayklFJUqS
MlT2oAWiiigAooooAKKKKAMHwhKs2iOyqoH2y5GF9pnopPB5zobnZs/0y54/7bPRQA3QmLeI
/EwOfluogM/9cE/xroa53QP+Rj8Uc5/0yL8P3EddFQBna+rv4d1NY8hzayhcHnO01yen3Nul
xpyX19fwWhs7X+zorbzFjk+UZJKDls4GDxjt1rvGAZSpGQRgiq2nWFtpen29jaKVt4E2RqWJ
wB7mgDzXTtQ8TONaLS6h5j290YQUkYxusxEfysoCkqcDaSMDJqe8n1a08H3a6nPqFpqazym0
RLmWQE7FKqZVXLck4BGCeO1ekLdW7GQLPETFxIA4+T6+lILu2aMyLcRFAcFg4wD9aAPPtav7
/wCxX8s82uWupCGE6fDbh8OSqnlVBUneWDbugFaH2jxY13chY1+xjV4UDsWEog+TftG3G3Oe
c9M12UlxBFGJJJo0jPRmYAfnT96/3h0z17etAHCQ3Xi/7FbNcRFV8u9JaMs0m4BvK3Dbj0xj
2qjBr3i3U4WiisriKaDTptlykMixzzbEK5DqCGBJ9ic4r0neuCdwwOvPSmNc263C27TxCZxl
Yy43Eew60Acf4He+kubppr24nt/IiGyZLj5Zedx3Tc56ZUcClv7lU8ZzxaxcanDbskI05bUy
iKQ5+fPlj727jDfw/jXZPIkSF5HVFHVmOAKiF5atbfaRcQmD/nqHG38+lAGP4re8Szs/INyt
qbtBeva581YcHJGOcbtucc4zXO6dFf31ysNtd622lHVmAklaRH8kQZxuOH2eZ0Nd1Le2sEKz
S3MMcTkBXdwFbPTBqTzY9u7zE24BzuGMHpQB5wmo3E99f/Y7nVpdYi1fyII2MhgEQZQw/ubd
u4knnP4Ummy+I31webeXKagLq5Mls8UpiMeG8sZ/1YX7hDDkk/WvQ7a2tbIOsCpGJZWlYA/e
cnLGpvMTAO9cEZBz2oA86R5RoYMNxr0mrFYBqm4y+Yibh5vlrjYG6/c5x0qxdvqZ1Cwg8LNq
DW8sVysk140xSFyEKufN+ZschRnGSa7+mvIkUbPIyoijJZjgCgDyuZvE0gthfXV9bOdMgNuy
xTMxuOfMJEeAXzjh+MfjWnI/i6XX5Nkcken2+qw7pimZJ4WCBlQfwxg7ix/wNdlpGs2usaVH
fwyRiN85xIGAwSOo47Vcnure2iaW4niijT7zSOFA+pNAGL4vdU0XcZLhGDjYYGnVs4P/ADx+
Y+wPGa5Cyn8YNqejf2omoix+yW5v/s4w3mln259unmBcHkdq9LEsZXcJEK7d2Qwxj1+lRSX1
pFcx20l1Ck8n3ImkAZvoOpoA8/Y3Z0vVJJ5daXxOIrny0QzCLAJ2FFX92Rjbg9fxqDxAmo6J
DdrHea0tlL/Z4aQTSSPlpWWURkkncV25A9RXpX2q3FwIDPF5x6R7xu/LrVWb+zNUk+yySQXD
20qymISAlHU5UkA8YNAHnl6+sR2t8mhnUzon2u2zJc/aHlCEHzdmT5pTOzOD/ex3qS0k1IQ2
Qv7nVpNB+03Cu8MU8cijC+WDyZTHnfz64zxXpMV1bzjMM8UgyR8jg8jrS+fCRkSpjAOdw79P
zoA4NpbRtajOpXGupY+XD/Zaxm4VX/vb9vzF89n7fjUFjceMp9TtGnSeHTory8hClSZJhtkM
cj+iA7QB3OD6V3631m941mt1C1ygy0IkG8D3HWkTULKSeSCO7gaaP78ayAsvOOR25oA8q8Nz
eM20m8VGvZLgmxeJrgTBFbfiZT5g3dOW25Udq176XxCLqYaz9sTS/wC1MXDaeJOIPJXZsI+f
Zv8Avbe+e1eiCWNjhZEJGeAw7dfyqGbUbG3aFZry3jM5xEHlA8z/AHfX8KAOY8OJr0lq5trt
49PW9byP7Ugd53t+OMllI53YLAnGK7CiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigDmvFJl
j1Xw5JHwPtzpuIyFZoJApPtuxXLXFrfnwbdRQaZqy+IvLQXcr+YRIRIpkKsGAcEZICnpxxXo
WptYRWnn6k0CwQusgecgKrA/Kcnvms7wx4ms/EPh+DUkubYswHmrHJxGxOADnkfjQBwsmj+K
rvw3FZwx3IZbi6KCeSWNWhK5QkB96sDwqkn3rWvItTHiXR/sNlfi6jCpdzSLJ5TL5J5D7tgA
bquMk12l3q+nWMckl1fW8KxsEcvIBtYjIB98c1Kt9aPCZluoTEIxIXEgwEPRs+h9aAPOtNg1
ITaUY9M1qHU0inXUppXby5H8tsck7Wy+CpHT2p72fjdrCMzXDPN/Y5EYgRk2z70xvyx3NjPT
Heu+k1bTor5bGS9t1umxiEyDdz0496aus6Y+oHT11C2N4CVMAlG8EDJGOvTmgDiNWh8YWkt5
cmZ5yLizaNrWB2VUG7zP3YbLdsgHnis+RvHGraTeT6hYy2Za6t/MgjDOJIArBisauG5O0sob
OK9Gt9c0q6llig1G1kkiUs6rKCVUdT9B60lnruk6gpNnqVpOArPmOVT8q4yfoMjn3oAzPBNp
dWWgNFcy3Tg3EjRLcRGMomeFCszMF643HOKo6NEE1+RtS0/U21YzyD7V85txHkldpztC7cDG
M5/OuoTULKRN6XcDKSgyJBjL42/nkY9c1FDrOm3GoSWEN9byXced8KuCwx149sjNAHM+LdLh
n8Q6fqGoaffX2nx20sJSzDsySMVIJVDuIIBHsa5m60jxJNZ6aNRF99gSGYRR7JbiaNjITF5g
jdTuCYG4kgHOa9ItvEGj3kkkdtqdpK8bBXCSg4JOAPz4+tWU1CykBKXcDAIZCRID8oOCfoDx
mgDhl0LXnh1e6zdnVV06CGymkm25fYfMwA20Nnv696Ze6FZal4duBpelazbXyPDuEsk0Tsd6
7+S2GOM5IyPQ1202uaVbTwQTajbRy3ABiVpQC4PQj61Zu7y2sLWS6vLiK3t4xl5ZWCqv1JoA
801PS9ctviJDcaba3rW0UtusWWkMbRbSJAX37VAznBUkkcVYtLPVY7qzkOnakuvRXzSXtz5j
eRJDliQCTtZSu0KoGQew6128HiHR7mwmvodStWtYDiWXzAFT6+lL/b+kf2f9v/tK2+y7/L83
zBjd/d+vtQBw+nJ45T+z0u0kaK1nju5WDfNOkpIaEj/pmGJPrgV1Hi1dcaHTToKB7lb1fM3u
QixlWBZ8dQMg4+lakOs6ZcWn2uHULV7fDHzVlUrhfvc57d/Spft1oAT9qhwHWM/OOGbG0fU5
GB7igDz6PRNcv/s1hrH9oXK2/wBukkuFlMQlYsBERtb3JA7U+/s/GFxDJDaGeC3SCykLNJmW
V1xvjHPHQlm79K7431oqqxuoQrFgp8wc7c7sfTBz6YpYry1neNYriJ2kjEyBXBLIejD2560A
Znik6ouhM2jwGe+WaJo4vM2BsSLnJ7DGc+1cnfWerx6LqlprMd/e3U10729xbRSPGhMalRsj
cNsByo9xk16HNNHbwvNNIscUalndjgKB1JNRS31pASJrmGPbH5p3OBhOm76e9AHnLaVPavcX
F/p+tz6hdabbrbvbyO3lyquCCVOFYNgktxz9alvdN8RS6oEvZ7v7QVtjbz21u0gQqB5mGDhU
JYHO4YIP4V6JJcQRBjJNGm1DIdzAYUdT9Pes1fFOgNaG6GsWQtw4jMhmAXcRkDJ7kc0Ac1da
VqA0q/upIL55ZdTY3EcUrGWW0EhwqDdwMYOBg4yKghtNcFzMdBhvbO0bUIDEt9vKLGI28whC
27bnHHHPNdymp2Ett9pjvLdoPK87zBICvl/3s+nB5qyrK6hlIKsMgjoRQB54tp42W6t445B5
0l7drNcuT5McTBdjhCSeOdq+tZFzpHiWS3sBqkuoSLHpojjMUUkri63sC52Ou1sbMFsjr0r1
uigDza6g8dSy39vbmQR3qJaRzSEA25SMFpsA/wAZJGB0IFd9pUk8uk2kl1E8Nw0KmSN/vK2O
Qfxq3RQBg+ET/wASeYAEYvroc9/3z0UzwbuOiTljnOoXeP8Av+9FADtC/wCRg8S9P+PyP/0R
HW/WBoK413xI24ndepwR0/cR9K36AK2ofaf7Nuvsahrrym8lWOAXxxk/WuEtvCfieCayh/tP
NtpytBbuW+eRJYyHdvdG2hR6CvQZZEhieWRgsaKWZj2A6msu08TaPfYaC+G3yTcKzIyK8Y6u
pYDcB3x0oA57Q9CuF1DSRLoq2K2lk0V7KXVhcswA28cuMgtlv6mkj8MvpFnoPl6RHdw2SyC4
tItmTIwwJRuwrEcjns3tXRReJ9Jltp5/tLRrAqs6yxOj7W+6QpAJB7YHNPtvEek3SyFL1EMT
rHIswMZRiMgEMBgkc0AcTBYz6VqOkwXOgC+YxXsq2SSxsbVHlUqo3EKQAQOOmeOKki8H+IPs
cyLfNal9JktljjZGAdpHZIySDwqsFyK7f+09Nw1wbiL93AJmcjlY2Jwc+h2n8qV9Y06NlV7y
EM9wLVQW5MpGdn1xQBwV74f8YLNqFvp3lCC9t445BI6eTxbCNsfxhtwAHbFOu/CGoy+KZbiW
K8mSa8t50nhnhRI1RVGCSpkBGDwvBz2ya76HVLCeSCOK7ieS4RniUNy6qcMQPQE1Ylljghea
VwkcalmZjwAOpoA5Xx7g2WjxGzF75mqQD7MWC+Zjccc8ds4PpWNfeG9YuRJe2dpLYwPqS3B0
+B4g5jERQtzmPcWO7HsO9drJq2lsYN9zA2+E3cRPOY1xlx7DcOfepp9SsrbHn3KRgxNOCx42
Ljc30GRQBxll4bvdPewll0t9Rto4blTa3E8bvE8kgYNzhORkEDp2zVGx8Ea1bXOh3TLbNFY2
qRT2DSExyHzmYYPqgIIJByR2rsh4p0v7J9pY3SRGRI032koMjMMrsG3LZHpUkfifRZbA3y6j
CLYQG4LvlcRglSxB5HII+tAHKT2GuQ3tnE+kyvbpqV2zTRzKQUmEgRsZyMbhn0qoPAviBdIY
PepPfvpK2gy5WKF0kQoFHphTk9yPevSYZUnhjmjbdHIoZTjqDyKzZPEelRax/ZUl1tvC6ptM
bbdzAsq7sbckAnGaAMXTrTUPDOoXLTtPqcmq3cChy3Rtn7x8YwqALwPYCtPxPpc2qWlmIoY7
lLe6WaW1lbCzqARtPbgkMM8ZUU+38VaPc6gtnFdHfIzJHI0bLFKy53KjkbWIweAexpB4r0gw
TXAln+zxAHzvs0mx8ttGxtuHyTgYzmgDz3QfDWp6n4YmuNP0+3015bV4I0LqRNJ5+4O4XgBA
pA6k5NdCvh3U9Oh1lpreTWHv5InL+ZGJA3lkM6LINow2AFPQV0a+JNK+yvMkkgEc3kGL7O4k
MmM7QhG4nBzwOlPt/Eek3KW7JeKrXE5to0kUo/mgElCpGQ2ATg0AcF/wgGvXdj9lku0tIjoU
VlIkT/6yZGcqCeyjcM469OlamoeG9TkTVrEafDdPfzJLBqLSKDbYRVyR97KFSV29c9ua69Nb
02WfyUu42k897fAz/rEXcy/gOaZaa/pV/GJLW9jmQxNMGXOCisVLD2yCKAOVHhHUJdQe+aOG
G4fWHufN3AusPkGIHOOpOGxVey8N6nINJs30eKxk02GVJr9ZVb7VujZMLg7juYhzuHBHc10t
3400KzbEt3IyrAtxI8UEjrFGwyrOVBC5960W1jT1hmla6QRwMiSNz8pfbtH47l/OgDkbnwZq
U1l4fs7O6TT4rXT5LW+eDG9tyxghDjqSn3vTNRR+BtSh0TTFjv2S6ihsYrq3G0xy+RIGyGPI
4z06117eINJQwhr6IGaaSCPn7zx53j8NpyenFYeo+L7ee0tbvSLstHFeWwuQ8LLvhmbYCNwH
BzkEelAGDp/gjUrbxGJZRdPt1Ce6F2LiMRhXDAHAXeW5A2k44qeXwzqlz4Jl8MxaVHZXUcUU
Y1JJEKyESqS4x8+Tguc457mvRaKAPPW8HazdjS7ZpoLCC2t7u1u5bU/NOshQhlzyrOVyxOSO
fXNZF54C1c29rDJFPcB9KgsWW2uY0WJkB3bi6k7TkHKjPHTpXrNFAEcEfk28cQJOxAuWOScD
uakoooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAxPEel3eoJYz2RhaayuRcCCckRzfKy7SQD
g/NkHB5Arg9I8JavrvhJJk+z6ZNJZxQQKpLMCk/mb34HIxwOep9a9Nu9Qt7GS1jncq11L5MX
BOW2lvw4U0zStWsdasvtenTrPb+Y8YkXoSpIOPUZHWgDlE8K6no+natBYFb9r+cSNJPcmObm
IKzh9pAbcMgYxg4rNm+HGp3WmpZT6mi28ekQWggiyqvcRlirscZKjI47ntXTWnjnRLu4vIhL
LCLSOSV5JoiqFI22uVPcA8UsXjXSSs5u1u7Dyrc3QF5AYzJEDjco78kcdeRxzQBl6j4d1mca
ppkMNm9nqd0JzfNKVkgHyk/Lj5iCvynI7elWpPC95PIkrSwQyHUJ7lzHkkI8TRjnu3Kk1cPi
+2SKFpdM1WKS4l8qCB7X95KdpbIGegA5zjHeki8aaZc21vJaxXlxJPG8ot4oCZFVG2sWHbDA
j3PTNAGGfDWvahHa213b6dbJp9nPbxTROSbhnjKA4wNi9yOeas6n4KudVbS4pLxbe1g017S7
SAlTOTswu7qEyuTjk9O9bln4q0a/kgjgvULT2hvEB4zEDgnnpg9R7Uz/AIS/Qv7MOotfItqL
RbwyMCB5RJAP1yMY65oAxf8AhBZEi0mWG+ljuIDZ/a4hJ+5m8jHzYxnOBxyO2az7DwHew3jW
86gwI1y0d99tkLfvQwyIugb5uTkjjiuvPibSlinkNxhYZIo3yp+9KFKY9c71qq3jPS1vkt/L
vDE919jW6FuTCZs7dm768Z6Z4zQBhXvhfWtZ8IL4ZurexsooRAi3dvMSXVHUsVTaNpwCep5p
l14F1PU0t7a6ubW1tIdNksnSyyguPmymRj5FwASAeuRkiurHiXSmggmW43JO8qR7VJJMYYvx
7bGqtL4z0KENm8y62sd2UVCW8tyAnAHUkgAdeaAOVuPAOoGV42WK8huobWOYteywrEYkCkbF
Hzrxkcjk10Xj+OZ/B8yW0CTzefb7InBKsfOTg47etQ2viQal4j0mW2knitLlbq1ltp0KMs0Z
U8jsQA3511tAHn+q+EdW19ry/uobW1nc22yziuG2yCFy3zyADBO7AIHGB1p1n4V1a1kttUit
LRLyK9e4e0lu5JRIrRiPJkYH94McEDGOPeu+ooA84m8AanqFtBLPNZ2txDf3N+sEYLxFnKlE
bgbl4+arOtaP4ih+13FjY2t0J7+2v3RbjDjyxGGRQVwfucEkV31FAHnVp8O7uO6trye+WSaK
e7ZYizeXFFMsnyKO53OCSfp2FO03wrqPg+JdYR5NX1RNMWyZNx/eSb0CADosagc98ZNeh0UA
ZPiHTJ9a8PT6ajxobkLHMTnHllh5gHuV3AVxdx8PNZlivS2qRXE09nLp6ecWAW348ocD7wIJ
J969KooA83j8D+JLtNRGoarF5U1mYLSFpWm8k70YBnKgupKc57HHNbn9n6/quoaO+o2enWdv
YzmeQQztKZD5bIAAUAAy2evausooA85l+Hmo3ukpp1xqSR26aabYxQ5AklDuULHGdi7hwOte
g2sbQ2kMTkMyRqpI7kCpaKACiiigAooooAwPCG3+yrpV3YXUbsc/9d3opvg4j+ybxR/DqV4D
/wB/3ooAfoRU634i2g5+2oGz6+THW9XP+HjnWfEvysMago57/uIuRXQUAVNVWRtHvViVmkMD
hFUZJO04xXMWfhi/1XQbKDXLmINHYNAot4mRlLoFJbJPIHGMYrsqKAOTTwhKsEpSWzt7pTCY
JYbcnHltuG/cxJBPYEYqO/8ABDa6l6NYvwftc8MpFpH5ewRKQoBJPOTnP4V2FFAHI6j4Z1ue
KdrbVrNrieyW1mee0J37SxDcMME7jngj+VOtvBcb339qahOZb9rqO6UDmO3ZQNyxg9Accnqa
6yigDj7LwWmhONTsZXvNVhhnRGnOPM3nKpn+FARwB6mt+90+fUvD8un3FwEmng8qWWNOMkYY
gH8a0aKAOLX4d20e/wAq/lXCyQQZQHyLZ4yvkrk9ATuz7VBZfDny1nW91WSSKa2e3FvBGY4o
gwUbkUs2D8gPXGa7uigDCOk6rdXGnvfajbtHZzecVgtyplIUqMkscfezxWLcfDaxvHX7VeSy
xJaS24h24Ql5GcOwzhtpbgHuM129FAGdpkV/BNPDceWLOFY4rYj77gKNzN6ZPAHt71gX3gc3
vjAa59sREE0U+0RHzA0alcBt2NpB5ypPvXYUUAcpB4TvAlpY3epRT6VZymSGMW+JTwQoZ8kf
LuPIAJwPeprXw9qKaYmlXepQTWVv5Qt2W3IlxGwZd53YJwoGQB610tFAHOX3hq4lvX1Cz1AR
Xq3X2mAyxb41/dCNkIBGQQM5yCDWfP4CF8zXN9qG6+aSS482GLasdwVVEkQEnGxUGASck5Nd
nRQBxbfDmxdo0a9uPsouVuZYU+Xzn8so+9hyQ+csO/I703/hWmlPFDb3DebbQWs1vDEVKiMy
SF9wwe2cAe1dtRQBxDeB9RtbK6stN1mGO3vrSO2ujcWvmNlIxHvQhhglR0ORnmrNz8PdJu7i
a6m3NdSSW8iTEnKeSEAAAOOdn6111FAHKQ+BbKLVP7Sad5bwXst0jyKCEVwwMSjoFy2TjqRz
WP8A8IEmh2yW2nPcXC3tzZLPuGRH5MhkZ+T8qkcbRwOK9DooAKKKKACiiigAooooAMgdaKKK
ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAyPEHh618R2ttbXkkqww3CzMsTbTJgEbSeuDnnHapdE0W
10GyktLMbYXnkmCAABd7FsADoBnitKigDiIvhnpq3F28ly7Lcx3Eb+XEsbuJm3Hew5bafu56
Vbn8EnVMtrWqS3siWptrd0iERiBKkvxnL5ReenHTmusooAw7fRLx7qzudU1MXk1nM0kJjtxE
MGMoQRk5PzE9vpVGHwa2nzR3GlarLaziOSJ2eJZA6PI0nQ4wVZ2wfzzXVUUAcS3wy0loI4/t
N0GRI4vNDAOUDM0ikgdJC7bhTj8NNGk+Wd5ZYUgmt4YGC+XEsjswwMc7dxC56V2lFAHLT+At
HuHmllTfcvLbyrcMimSMwhQoVsZAO3n/AHjTf+EMcSQwLq8y6ZDffb1tfKXdv379u/8AubiT
jGfeurooA5a18BaRaeRJFGFuYpJ5GuBGokk80MGDHGSBu4+gqvD8NtEtdKawt/MRZLL7HNKQ
C8qlgxZiR97jAPbtjArsaKAOPsPCkej+INLisIXXTbU3d1knhHlKgIPbBY12FFFABRRRQAUU
UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAc/wCECv8AZ1+qHO3U7sH6+c1FN8HFTp+o7SD/
AMTS7zj/AK6tRQAvhzcNZ8Tg5x/aSkZ/64RV0NYHh7/kKeI+c/8AExH4fuIq36ACiiigAooo
oAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigDnfGuoXem+H0nspmhma8tot4APytMisOfUEiuirlPiEM
+GIgM/8AIRs//SiOuroAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKK
ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigDmPGl/d2C6F9kneLz9
Xghl2n7yHdlT7HFdPXIePjhfDh/6jlt/7NXX0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF
FFAHOeDM/YNTyAP+Jrd9P+upopPBgxYan76tdn/yK1FAD/DZ/wCJt4mHpqY/9ERV0Nc94bb/
AIm3iVdysRqQzg9P3EXFdDQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAcr8Qv8AkWI+
3/Ews/8A0ojrqq5P4ikjwvEew1GzJHqPPSusoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKK
KKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKRmVELuwV
VGSScACgMGUMpBBGQR3oAWiiigDkfHYBPhrPT+3Lfj8Grrq5Hx2CW8NHPA1y3yPwauuoAKKK
KACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOc8G/8eOp/9hW7/wDRrUUngwAWOqAHJ/ta73c9
D5p/piigA8N7xr3ikMML/aKFeBz+4i/rXSVz+g7hr3iQFsj7ZGQPT9zHXQUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHJ/EXP/AAiq/wDX/Z/+lCV1leOfHe91jS7XS7mxvJY7KaTZ
NEACvmIwkjPI65B/KvQ/BA1A+DdMm1W5kuL64hE8sj9cv8wHtgEDHtQB0FFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABR
RRQAUUUUAIyhlKsAQeCCOtLRRQAUUUUAch49yf8AhGxjj+3LbJ9PvV19eF/HC61zRtd0u7sb
+4jtJwrpGGyqzxnhgD0OGFexeH7a5tPDunQXszTXaW6CaR2yWfHzHP1zQBpUUUUAFFFFABRR
RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAcz4KKGz1fZnI1i7DfXzD/wDWopfBiqtpqxVSM6vdk57nzDRQ
BPoaoNf8Rlepuoy318lK3qwdECjX/ERVcE3UWeep8lK3qACiiigAooooAKKKKACiszWdaj0Z
bUNa3F1NdzeRDDbhSzNtLfxEADCnvRoutwa3BM8UNxby28phnguE2vG4AOD1B4IOQSOaANOi
iigAooooAKKKKAOZ8d+GP+Es8Of2cAhkFxFKpc4AAYbv/HSw/GulVQiKigBVGAB2FLRQAUUU
UAFFZeqeItL0aeKC/uTDJMMxDy2bfyBgYHJ56da1KACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKK
KACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooqK6uEtLSa5kBKQo0jBRzgDNAEtFc5p
Xi6LUL60s7nS7/T5L2EzWpuVXbKoAJAKscHBzg4ro6ACiiigAooooAKKKKAOY8ZeFF8ULpGS
gNjqEdy2/wDiQfeX8eK6eiigAooqC9vINPs5bu5cpBCu522k4Hrgc0AT0VS0vVbLWbMXmnze
dbliqyBSAxHXGRyPertABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAc74PGLPVPmB/4mt10/wCuhopn
gpi1jqpYf8xa7/8ARhooAsaMu3xD4iPrcRHr/wBMUrdrB0RSPEHiMkqc3URGDkj9ynWt6gAo
oooAKKKKACiiigDlPGVtLd6h4ZhimngJ1PJmg+8gEMh7gjnpz61U1azbwVYprdrcXdzFFcGb
VPNfe9wjgKWxwMrhcAYGAa7aqGsaTBrdh9iunkEBkR3VDjeFYNtPsSBmgDz3XdaWNLGy1LWZ
7W4ewub6eNbkxMjtgxIdpzxkgD/ZqO58SeIb6xuP7DkMwfQYbl7xmykDBX3bQOsjEYx2xk+l
emrYWi3ct0ttELiZVWSTaNzBc4BPtk/nS2lna2FstvaW8UEK5xHGoVRk5PA9yaAPO5PEHiS0
vLh4Ypbi3mgt9OtVYE7bxow3mN0+T58E/wCzWZf6jqkkOl2ur6jHb28VlJDLNdXE1ust1HJs
Y7o8EnAyATyDxXr1IyK4wyhhnOCKAPPrLUfEyT2kFpJBf7dFEskk7SRB33EBlG0nJAHXmmW1
vdapdeC7m4utTiN3au13GLmRAzLGCNwBwDn6Zr0WigDyfVNSWPT725k1PUYfE6aiY47ZJnzs
84BQsXQxlADnHrzmnale6e974lkm1u/XXbW6ZdPt0uZBtOxSgSMHDgsecg/lXqu1d27aN2MZ
xzVHTtIttNlvJId7Nd3LXLlznDMACB6DgUAcLqup+Kks/FH2ZEZYPJCu0jq8ZMSF/LAGDgkn
r1zUd54w1PSdZ16xSM3rGZRDArv9oQNCvzIu0goDznI716bSYGc4GfWgDye+1fxZJBqEGmmQ
yDQ7a6e6kLFYWCMWCLjJkf8ATqa9IjkmPhxJPn842gbvu3bP55rRooA88tYtV0/SvCjaRJcT
3N64kuvt9xKwbMJJ3Hkrz0GMZFZeoaj4gls7cajcJbW/9sXUd47yyxwqoH7tN64YIT0PQ8Zr
1ekIDDBAIPY0AePXt3qceh6LGdaEltJd3YFx59xDFsCZjBl++wB6E8HHevR/B91dXvg/Sbi+
Ev2p7ZPNMwwzNjBJ+vX8a2sDGMDHpiloAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACi
iigAooooAKKKKACiiigAqjrW46DqIRSz/ZpNoHc7TV6igDiNF8GrL4fsp7jVNSlvxp4iglll
/wCPUsgyUAAwenJyeKw7jxRqcvhjWb/UZZ7JrK1OlhFbb516eGdMc/3dp9zXqdZmn6FY6fYR
WgQzrHO1wHnw7GVmLF8+uWNAHn1nrskB1S20O5vdRa31C0eOD7Q0jvEyqGwzZO3dnPYc1Zef
xcHurT7Q8mptqiSkojCBIViEhjX/AGT93PcmvRha24ujdCGMXBQRmUKNxUHIGfTJNS0AeWX2
u+I72z1jULT7Rbx39ksthC0bb4I45AsjEDoxVi3HPHFR2dxfQaXqsuiast6oW32Jbm4lQOZQ
CfMctglchlX0ycV6vSABRgAAe1AHn91HrupXHie11IvHJDYxyWa6fNKq78Scg8HdkDI+lJeQ
22nposWtX99baM1oXkaS5lBe5O3iSTORxuIGQM16FSEBhggEe9AHkqapAlvoUV7quqDRrjUb
yIyyzSI8iAfuwzcNt96v2F3qpubeLQp5rnTF1kJayXLuVeHyGLjeclkD5wTnnHNd/daXb3eo
2V9Lu86z3+UAePnXacj6VdAAGAMCgDzC81fxBp88VzPOkLrrc8cgmMn2fy/I+QZAzt9OMbjU
C+JPEF5bXmqf2fqKM1/Z+Rp6lgXUr8wBIGFY8n2616t160UAcv4POs/aNbTWp/NmW8GwIpEa
KY1OxM9QM4z3Oay9Wmsf+Esvk8T39xa2qxx/2cqzSQxMMfOQVI3SbuMZ6Y45rvKQqrY3AHHT
IoA4i40w2Ws65dwXepbINME0Iku5WjWQiTJAJwT8q/SsXQ7yGR9An8P6hf3mpXEZOoR3E0jg
r5ROZA3yqd+3GMdeOK9NureO8tJraXPlzI0b4ODgjBotreO1tooIhhIkCL9AMCgDyq0u4vP8
Ota6pqza5JfRrq1u8sjEL828SJ91FBHGMDHrWr4MvtSm8UTx302pvpjJKdHknXCyx7/nL9yw
427v4a9EwASQBk9TS0AFFFFABRRRQAUUUUAc14MYNZaqB/Dq12P/ACIaKPBahbTV8HOdXuz/
AORKKAJtDRR4g8RupBLXUW7A6YhSt+ud0DH/AAkXibk5+1xcen7lK6KgAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigAooooAwvGOq3ei+Gp76x2faFkiRfMXI+aRVPH0JrdrlfiKAfBdzk4Hn2
/P8A22Suq7UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBg+KtXutGs9PltBEWn1C3tn8wZ
Gx3w2OeuK3q5Xx4ivpmlhzgDV7Q/X96K6qgAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
A5zwaoW01XBznVron/v4aKf4TAFvquMc6pc5x/v0UAS6MANd18gHm5jzz/0yWtusLRGZtb8Q
7ugu0A+nkpW7QAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAcp8Rt3/CFXO0ZbzrfA9/O
Sur7VyvxF2/8IZcbjgfaLfn/ALbJXVdqAOS+IS79Eso/s0l0H1G3U26SbDKC33c5HWq9h4h0
zQ7K8soNDnsL6GWMDTyV3TNKdqMrAkEEg854wc10Wu6MuuWKW5u57R45kmjmg27lZTkfeBB/
EVmHwXbyQXZuNSv5r65aNjfM6iWMxnKbAFCgA54xzk5zQAyXxfNp8WoLq+lm1urS1+1rHHOJ
Emjzj5WwMEHAII7iobrxyumWl8+q2AtJraSGIIbhWVzL935sfKOuSR2qw3g4XIuX1DWL66uL
hFheXCJiIHJjAVcAMep6n1qfU/CNhqb3krSzxT3LQOJYyMxPFnYyggjPJznOaAMZfiZp66de
TTJB9pt547dUhuQ8UjSfdIlwAB1zkcYNbPhnxPF4iN7EI4Uns5FSTyJxNG24ZBVwBn8uKim8
IC8sJIb7Vr2e5MyTxXPyKYHT7pRQNo75yDnJzWppOmTacsxuNRuL6WVgS8oVQoA4CqoAFAGb
e+IdRXxDNpGm6P8Aa2t7dLiWZ7gRqAxICjg5Y7T6D3qFfF8uoG2j0TS2vJ5Lb7TIk0ohEK5K
7ScH58gjHt1qvd+HNVvPG2oahb6pd6bbyWUMKvCsbCUguW4YHBGRg8dasp4KgsxZtpOpXmny
21v9laRNshljzu+bcD82STn3NAFW58czQ+FItfXSQkGJDOtzdLF5ZRiu0HB3MSDgD86W/wDH
9rYanb2j26YmW3ba1wqzfvjgYjPJx35qQ+BlTQotItdb1GG1CSJKGEchlDkkk7lODknBGKbe
/D6xvJudQvY7Z4oYZrddhEixfcyxUsD7gigB2ofEDTNNkeCZHN1/aAsI4FYFnOVBf2Ubxyak
Hi25i1fVrW60oRWulxCaadbgOSrKSu1cck4PGakXwPpIm1K4Pm/aNQukuZZgQGGwqVQHH3cr
+OTWhP4fsbmXVHmDuNThWG4XPG1QRx6HDGgDNj8V3NtLaf2zpRsILxWMEgnEmCFL7XAA2sVB
6ZHGM1n+HviNb6/qtnapaxrFfK7QPFcCR02jOJVA+QkdOTWla+EFW5tpNR1W81OK0RktobgI
FTI2knaoLNt4yfU07T/DNzpW02+tXs0VvEyWtrNsEakjC7iqhmA7ZJoA6OuXsvHNhqWp3tlZ
29xL9jWRpJsAJtTjI78sCB9CelbWjWt3ZaPa29/eNeXiJ++nIA3t1PA7entWbD4O0q21G6vo
BNHLdCQSBX+XDj5hjHTPzY9SaAMiz+JFncaXqN9JbJtsbeO5f7PcrMpRyQASOjDHIIrYfxhp
JMb21wl1A8E05mgcOqiMAkcd+elZ0Hw+tI7W5im1S+nkmtFs0lby1MUanIACqATnuQals/AG
mW91cXdzcXd7dXULw3EszKPNVgFOVQAAgKMEDNAE6eIdUg046hqOjJbW7eX5SrdB5PnYKAw2
gA8g8E1cvPEEVoNQJt5H+xyRRsFI+Yvtxj6bqz/+EOkk0mTS7nX9SuLTYixBxHvi2sGU7guW
IwBzmopfA7T3E8kviLVXS4mjlnj/AHQDlCMDhMgcDpQBWuviPY2+pzQLHHJbwXYs5GWb97vy
ASI8cqCeuauv4weK31W7k01vsllcm0jZJgXnl3BQoXHGSw5JqYeExFqU9xa6tfW1tcXH2ma0
j2bWfvhiu5QccgGrFx4W0+40i/012nEV7cNcu6vh0kLBgVPbBAI+lAEWmeILyTWhpGr6WLC7
kgNxAY5xMkiggMM4GGGRkY79au3mtQ2Gr2thcoyLdRyPHOSNm5Bkp9duT+Bqtpfhw2WpnU73
U7rUr0Q+RHJOEURpkEgKgAySBk9eKreN9BPiPSbXThAzhryJnkVgpiQHLN+WV4/vUAV4PF2p
ajPDDpmgNI0lqLsvcXAjVULEKOATuOM4xS2/jOTVRZw6PpbT3k0TyzRTzCJbcI+xgzAH5twI
AA7ZqK78M6jc+NZb+z1G60y1TT47dGtxGyuQzZBVgegIwcd6tDwVbWtvZjS9QvLC6tYmiFyh
V3kVm3NvDAhiW5zjrQBnah8RoLLToJzZIk5mngniublYhFJF95d2CGJ7Y6+1Xz490eFoheSp
Z+bpyahH58iruVs/KOeWGP1pH8C2otLWK21K+gngaV2uQY5HlaXG8tvUjJx2AxVmz8GaTZbR
GsrKtgNPCyMGHlgk55H3sk80AZFx8RoY2svLsV/0i2guWWa5WN9spwAgI+cjvjFao8ZWSeKx
4euIJ4Lp2Kxu4GxzjcuCP7wDY/3SKgb4f6LJBbRTfaJvstvHbW7yOC0KowbK8cEkDJ9q0Y/C
+mR682tGOSS9LFt0jlgCRjIHbA4HoCfWgB/iLxDZeGdNW/vt3ktMkPy9QWOM/Qck+wrJ1Dx9
pljd61bKpmbSbVLmYowwwY9AfUDB/Gt3UdItNVktGu1Z1tpTKiZ+UsVK8jvwxrBX4d6LHpH9
mxNdRx+RLAXWT52EjBiScckEDGelAFifxxpA8o2cyXqSW09xvt5FYARKCVPuc1Z/4SNPJaT7
JLgaaNQxkdDn5PrxWba/DzSrfUZ9Rlubu4vp4nilmkZRuVkCfdVQBgD0pi+AQpc/8JFq5ZrT
7FnMPEI6L/q/rz196AHah41ntZZxb6Q1xFb2kF1MxnCECUkAAY5Iwap6n8S7TTtZu7MQRSw2
UqxT/wCkYnZjjPlxY+YDPPI6HFbf/CIWDW19BJNdSC8iihdmkGVSMfKF447n8abL4TQ6lPc2
uqX1pDdSia5t4CoWRwACd23cuQBnBGaAIbvx1pVkbyKaSNbq3u0tltjMvmSliuGC5zj5v0NM
uvH2mWdwttNHKLh9S/s9IxgknIHmH0X5h1rSuPDGnXVtdwSq5W6uVuZGyNwdSpGDjgfKP1qu
vgzSFlvphHJ599eJeTS7vmLowZQOOFBHSgDET4m2UmtfZUhhNt9u+w7vtH78vnbuEW37me+c
98V3lc7D4Tjtr4yW+qX0Vmbg3JskKCPeW3Hnbu2k87c4roqAOR+IX/IL0k5IxrFn07/vRXXV
yXxCXdo+me2r2Z9/9ctdbQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAc94ScyW+qk9t
UuR09Hoo8IjFvq3IP/E1uen+9RQA7QWzrviQbs4vU49P3Mdb9YOhMTrviMY4F5GAfX9zHW9Q
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAcn8SMf8IVcgjIM9uPpmZOa6ztXKfEdlXwV
cs+dontycf8AXZK6vtQAUUHgZrhfD3jCztIdNtNUnKXGpJc3nmyONsYEhwpPbjOP92gDuqK5
Gy+Iuh3KadLNKbSG/jleKS4O0DZIEwfQnOeang8Wy6k0cWk6Y087I8jLLMI1VFkKA7sHJJU4
H50AdPRXNz+KZ7fVltJNKcQm7jszOJl++6bs7fQdKZo3jnTNd1K1sbJZHlmt3ndhgrCVIGxi
P4uc47CgDp6Kq6nqEGk6XdahclhBbRNLJtGThRk4FYF/4qu9I0kalqWmRQwyyRRwgXWTl/7/
AMvy446ZoA6miuDu/ifY2+ladfLZOVvYTKqvMqdJAhVSfvNk5x6Vpaj40TR9eksNQtBHALWW
6SZJg77I1yxKY4B6DknI6CgDqqK5M+MLq0bOqaNJbRvYy30bxzrJ8iYJVuBhsMPUe9STePNH
ie4KzLJb26W7yTq42qJXKj8sZoA6iiuTf4gaQkxJcfZFvvsTXW7KbvK8zPHOP4ag1D4iWMCh
LKJLiWS8NrCzS4jcCNZGk3KGO0BgOh5oA7OiszQdYGt6NDqBtZrUvuDRSqQQVJBxnqOMg9xV
TQdcvtcxdjTFh0uUMbedp8yOAcBimOAeo5zQBvUVhaprd7Bqg07TNMF7cJB9omMk4iVEJIAB
wcsSDx045NUbPxfdX8ujCHRm8rVIDMjtcKPLC43AjHUZGMdfagDq6K5Oy8Zy3MdheTaU8Gm6
hI0VvN5wZ9wDEbkHQMFOME9s4rP1D4k2cthdR6THJLfrp32pBgFUZiqhCehYFhkdu9AHeUVw
en3x8O30w1Oxv5dQNvHM9xJd+fuiLhXIHATaSCVUDjpmt+LxPbzawLBLeQq00kKTZG1ykYdi
PUDOPqDQBu0Vxt38SNIsNJS+ukljMlkt3FDwXkDMwCgeo25J6AUL8QbQ+Kf7Ee1Mbbipd5QG
AEXmbtndMcbs9aAOyorjrH4kaJqJ0ZLcu0mqeZtj43RbFJO4e5GB65q1oHjrSfEd9DZ2Bd5n
tPtMmBlYuR8hP94bhkDpQB09FUdY1JNH0a81KSNpVtYWlKKQC2BnHNYE3jK6t2ubeXRm+3RN
bLHClwpWTziQvzY4xtOeKAOtorjL3x22lxSQahpvk6mtzHbrAs26Nt4LK+8DO3CnPy5BFPTx
tcSaVZzro0v2u4uJYPIaTYo8tGcuGZRuUheDjnNAHYUVxEvxHs4dZ0ywe0K/bo7ZwWlAZfPz
t4xyBjk5HXvV1fGTFIr1tNcaTLefZFuvNG7O4oHKY+6WGOufagDqqK5iHxPqF1p8uq22jCTS
1jeSKT7UBLIqnrsxgAgEj5s1BF8Q9JfT7TUZVlhsbzzjbSvjMgjx0XrkkkBepxQB11FcpH45
t5dMlvhp90Ej0+O+KHG7a7Mu3HqNuTVq68VJHeXFha2bz30d0lskRcKHZoxJuz2ULnP0oA6G
iuMm8evak2tzpLw6ib02axGXchIQOX3hSduCO2a1NJ8V2upQWZmtrq1uLp3RImgkYZUkE7tu
ApxkE44oA36KKKAOT8fgnS9KwwH/ABN7POTj/lqK6yuS+IB26RphyONXs+3X96tdbQAUUUUA
FFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAc14MYtb6yT/0F7ofk+KKPBilbXV8kHOr3RGP9+ig
CTw8R/b3ifBBxfpnGeP3EVdDWBoKsuueJCc83qEcf9MI636ACiiigAooooAKKKKACiiigAoo
ooAKKKKACiiigDkfiYpbwLdqOpntx/5GSuuHSuT+JBdfBVyyYyJ7c8/9dkrrO1ABXJ2ngbTn
0iaw1WBLlXlOMMceWszSRrjtjdzjrXWdBk152fiVIDHEbBlkN8NzbTs+wl9ouAfQ5A+tAHSX
vgvRb+RnkimQP5gkWKd0VxIQXUgHoSo4pw8IaXFbWsFn9osvsqGOKS2mKOEJyVJ7jPrXNj4i
M32O0eMRX1zqZto2aPMckS3HltjDEqwXH3sc9KZH8Rbt/Ih+wqZ3vd7kDKrp5k2rPkHvkD65
4oA6218MaZaxbFSaQ/ahdtJLMzu0oGAxJOegxUQ8K2FppgtdJUWMsUE0VvMmT5ZkxuYjPzHI
B59KwdI8a6jqWq6faCxVreS9ubW5u1BCBk3lVQE5PCjLdO1bXiLUb211LR7K0vrayW8lkWSW
aPccKm4BckDJ980Aa66fB/ZS6dMDPB5IhcTHcZFxg7ieuR1rG/4QzTzYCye61F4UdHg33TEw
Ffu7D1GPfNc1N4v16W6stNtfKd3muke9hRCJlhIA2B2Cgknnk9Dird34o1eCw0PUmuLRFuJI
Irq1iRZQvmPtLlg+QPTaDye45oA3v+EM0NrKK0ltDNFFE8S+bIzHDsGY5J+8SASetOk8I6VP
qZvrkXFycSBIZ52eJPMGH2qemRxjp6YrCfxjfp9ttGECXulxXEt+0kZVAqg+SRz0fIPXsaZH
4r1bTdyahNb3kvmWWFig8ogT7sr8z4yCvBJFAG3beC9Jt33M13cYt3tYxPcs4jibGUX0HA56
8davz6Bptxcm4lt90hWJc7j0ifen5NWAmv32rarolxpd+sWmagJd0MtsDIrRZ3AHd3OR36ZF
U7LxPq9w2i3T6lppj1O8eBrNYvnhADkANuyWXaN2R3oA6O88KaZeNM5FxDJNcC5eSCdo237N
nUHgbeMVVh8B6FaaelnYwz2ax3BuY5LedlkRyoUkNnPKjBHSsaPXtfh09mvNTsFaXVzp6z+R
hIUUsNx+Ygs2AADgAkVC/jDV9PN1A01nqr2+qJAXgTa32cReZKSAcblGen5UAd1p9hFptjHa
QtK6Jn5ppDI7EnJJY8k5NUtM8O2mkXDPZzXaQ/MVtTMTChY5O1e3PboO2K5VviDdAfahZFrO
S+iW2VELSz20kbbGVfVpF79Aa6Twlq97rWjSXWoQxwXK3U0LxRnIj2OVC57kY5NAE2q+HLHV
rlbqV7mC4ERhMttO0TNGedpI6jP5VLaaHYWENhHbw7fsEJhtiWJKKQAR7/dFczD4i1P+xdT1
+S+t5FgW48vS1hAKbCQNzZ3Z+XJ478VleIda1220K8tE1a31BrrS2uRdW0QT7N86An5SfkKu
cHr8p5NAGp4S8OaPZrZ2M2pLfappqtI9ul0XjhZyQWCdjgkDPTJxXQQ+FNEgsUsotPjS3S3e
2VBn/VuQWH1JAOetcc+rXHg20vbWw/s27hhtYLlGtoFiCbpVQq2GwdwJKknsc5q6/jW61Z9a
TSXS1Om2RmYXEIdhKrOGU4bBXCjkHvQB0MfhyCxjvp7Qy3F9PbmFHvJmkAUA7Uyei5696pab
4IsbTw/o+nyPKk+mods9tIYzvYYkP0OT1rH1HxhrGkRpaiOPUdQk0g3yhYvLQMOWZjnAUDtn
k8U608W6zP4utLF44hZyvCrMkOUAe3aTl93D7h93HTB70Aa+m+A9IsbNredZLz/R5LNHnYll
t2Yt5efbOM9eBV2fwnotzJNJNZh5JW3M5c7v9X5eAc8DaSMD1rWS5imtzPbukyc4MbAgkcEZ
+oxXER+I9UXwu2vnVbGZrhE22oiAjtC7qu5mzuOzJ3Zx0PSgDol8J6IlxJOlgiSyGJiykggx
jCYx0wKhPhGwtdIFlpAOnSR20ltBPHktEshBY9eWyAcnvWO/iPUdLu7i0m1Czv0ie0Y3WwJs
WWXYysFOM45B9DzRc+OJrfUDDHFHdqdUlsY4rcbnciEOo64HzHkngCgDrZ9Ot7rSn025DTW8
kPkuHY5ZcYOT1z71i+JfCkWtQosP7qR7i2aeQSMreXExI2kdG5ODWBYeK9Z1iG1ilvbHRrg2
clzK8kYkV3WVkKLlhwu35j1+YYxUDeM9bu9KiubS4s0ki0uC+uAId6szyFSuSflBAOO9AHWJ
4P0tYZVY3Uk8kyzm6knYzB1GFIbtgcY6cmqlz4Fs7q9t5pdQ1IpBFIqKLlg2+T77ls5yV+XH
QCs+bx41sms20sai9t2u/spwCjeUoYK2DkHB7gCo77xzqduJ2/smSDyrW0nEc+3dJ5s2xsYb
A46ZI560Aa1p4E0qCC2S4e5umgSJC0kpxIImLRb1HB254+lWV8G6SmordgXGxZzcramdvIEp
Od4TpnPP15rl5/iXNeDURotmJ7m3lt7aK1lA3tM0jiRcqxUgKhIIOKfN8SXaK9vba1P9nJ9n
e2leM7p4zKI5iFznKk4Ax1oA6P8A4Q3TPLuYFlvUs7jO+0W5YRDJycL2B7gccmrEPhXRILiG
aPT4laCZp4V52xOwAYqvQZx2789ag8La1f6yupnULMWclvdmKOHOWWPYrLuOcbiGycdOlZcm
t6yupmVbiE2o1oaf5Hkf8syoy27Od2T9O2KANC98DaLex+Wy3USfZxbMIbl13xhiwVuecEn8
6hTwFpwu7qd7zUJfPeOYF7gl4pUBAdG6g7Ttx0wKx9P8Uaz9m0vUZLy11Fb6WRJbG2iAaEKr
kFTkkkFQDn17VB/wles2zaVcHVbC7XU7S4uPsqwhTblYTIuDuyVBG05/TpQB1H/CGaV9maIN
eLM1x9q+1C5bzhLt2lg2eMrxjpjtWvp2nw6XZJaW5lZFJO6WRpGYk5JLE5JJNec2HxC1WLSp
bnUVjkeGayLCKAFmim4YKEdgTuBA5B9RXS6H4g1/UI5muNEUSJqDW8ka3CqbeLapBbqGbDcg
UAdXRRRQByPxD/5Aumt/d1ezP/kZa66uS+IQzounH01eyyPX98tdbQAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAc54PlMtvq+f4NWulH/fdFN8GsjQa15a7QNXugeep3cmigC3oru+q
68r4IW8ULz28pK2qxNCUjVdfJOc3wx/35jrboAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKK
KKAOW+Ief+ELujxxLATn/rsldT2rl/iGhk8F3aKDlpYBwOf9aldR2oAKh+yW2c/Z4uUCfcH3
R2+ntUpO1ST0AzXnVtH4hdItTsjqnmXUV8xS4lO1fm/c/u24UkdBj60Ad6mnWMczzR2dukrn
LusShmPqTjmni0tlGBbxD5AnCD7o6D6e1ecK939olHh6bX5Gk014ma9ExRLhnRVf94PvDLE7
eMCpZr/xjMLmaS0uYli06e02RdXuUAbzl/2W6LQB6KkMUYASNFAJYAKBgnqf1NZuq6BY61d2
M1/Ck6WjOywyoHRiy45B9K53RtT1iw1HUb/xKZIYJYbQW9uilliZyy7Af4nzjJHtW14wbVU8
NzHRNx1LzIvJABxneud2P4cZz7UAaMmk6bNaRWkthavbQ48qJoVKpj0GMD8KH0jTZJ4J30+1
aa3AELmFS0YHTaccVwnn3kllYJrkuuxWot5ftMkKusv2oOOD5Yztxnbj5TUVhNeva6S/iObW
o7AWJcPGZVd5t7f63y/mBCbcDoeaAO8h0i3jvL+6lAne9ZN4kUEBVGFX3AOTz3NWprS2uUZJ
7eKVWxuDoGBx06+ledanNftJextPrUerC+j+wpbrIY2t9y4PA2kFd27dznNPupdSbXLyLxFJ
qcOitLKtjJZGVWL7ujlOf9zt1oA9ESCKJESOJEWMYQKoAX6elVk0fTIr1r2PTrRbtm3NOsKh
yemd2M5rzm71rxDp+jTQ6hLqEd5NpUYtmjtnc+aJH5baCA5TZkVYm8S6pfa3dR6G1zdyJfWz
pbSI8K+SYirEkjhN/J9xQB6JNZWtxbyW81tDJBLnzI3QFXz1yO9RWmk6dYRrHaWFrbopJCxQ
qoGRg9B6V5+Lzxvp/wBnmkjuL57Ga5lvIxHtF1GWCosY9QOQPQVPZy+N4xZQSo0t8ZrlZpWy
II1dVdGPHzBMlQPUYoA9BEEICARRjYAE+UfLjpj0p6oqAhVCgnJwMc15rBJfr/Zn/CXXGsRx
CyQRm1EoD3G5g5k8oZ3Y24B461Y0G38Rf8J693dtevpjSXSI8ksgVlBXZmIjaoHIDfxYzQB2
40nTV1BtQGn2ovHXa1wIV8xh6FsZp9vp1jaK621nbwhxhxHEq7h74HNcv4rdxrlkL+TU49G+
zyEvp5kB8/IxvMfzYxnHbNcXqGp376FY2st3r63dpp1zcPsWVZfML/uPNK+oDcHigD1mLSdN
gtpbaLT7VIJf9ZGsKhX+oxg1LBZWltD5MFrDFFt27I4wox6YHavL3vdZ1HxH9tj1C8jSae2f
TvJhmeOW3KqW4BEfOW3F+Rj6VLNL4pOmeIBeDVVu2S7/ALL8hW2iPfxu2jO/H3c/w9KAPTzD
ESSY0JK7Cdo5X0+lNNtDtYCJFyc5VQDnGM/XHGa8y0+41dtHSG9bVjpSakRNPGJxKYDHlQCw
83aH4J6/hVmPSru/0WVYbnX/AC4tZVYGe4lSR7Ysm7nIJTBbBNAHf6dp9tpWnQWFnH5dvAgR
Fznj3Pc+9Mj0fTIri4uI9OtEmuAVmkWFQ0gPUMcc/jXG3A8XQXmoJa5+wDV7dYy+9pfI/db9
vYr97JP+1UVnLeyajal21ddf+3t9pjPm/Zlh3HPX93s2YwRznHfNAHU2T+G5JrjRbJNPLx/N
PaRRLhcEcsoGOuOtXLPRdM0+5muLOwgglmILmNAuSAQDgcA4J5rjvDE/i6fWNNl1SGSHTzHc
I6MMu7A/LJIccZBwF9q0/FknlapYvqE+oxaL5cnmfYfMB87jbvMfzhcbsY4z17UAdFdaXp99
Gkd3Y21wiNuVZYlcKfUZHWpktbeNSqQRKpABCoACB0Fec3B8WPfXkOlNeLpK3lmyTzbzM8RW
MMiBuQByzMfUj1q2+g6la3HiC/tr7VfNtbhJrGOe8kMToqK7Jhjgqx3Lz0/CgDuFsbRbh7hb
WATSDDyCMbmHoT1NPltbecMJYIpAy7WDoDkdcH2rz8Xl7qcGl6tqbapbaVqLyTSQ2zvmEbVE
KsY/mCkbiccZIzUWm6pqOmaZZSXsmsm3eO/jQywSSSN+8Hkl8AsDtzjNAHokdpbQhRFbxIE+
6FQDH0/M0ot4FChYYwF+6Ao45z/PmvL7XUfFmsafIdImmayNlaN9rcNuZ14lSMEZ3E53MemK
0Vm8XS+IY1Ec8ekw60wZzkvPEQccfwxqfzoA9DCqpJCgFjk4HWmmKMgjYvJ3dO/r9a5nx4UG
hgiaaK43EQNE04O4jt5XJPoDxWBBc+N1jhaRJWlubCGxdWT/AI97oqW+0HsVGcNjuBQB2ei+
H7DQ7OGG2gjMsabGuPLUSPznkgc1ai0rToLiSeGwtY5pPvyJCoZvqcc155czXbiNNefW45ls
I1sWsxKoe4XcHJCfxlgpG/jB+tO1HXdW0rT7ldYlvorkfYJN8MDlEA2+cdwG0DIbPNAHosFj
aWqFLe1ghUtuIjjCgn1471MABnAAycnA6159bz+LLnVrWT97HpKalcDIyz3ERRyjnj5YwcAD
vx7VX0HUPEen3FjqfidprfTYdHlMkZJcoyMnzynHLsCcDtj1JoA9KopkUizQpKoIV1DDcMHB
9RT6AOS+IX/IG03/ALC9l/6OWutrkviESNG00AZzq9l/6OWutoAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigAooooAKKKKAOc8HxGKDWM/x6tct0x/FRTvCSkQatnGTqtyeD/tUUAL4e3f2x4kzuwNQ
XGcf88Y+ldBWB4eGNY8Sfd51Ben/AFwi61v0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFF
FAHLfESVofBd06kgiaDp/wBdkrqe1cp8R8/8IReYIB82DBP/AF2Sur7UAFQJeWskpiS5haRe
qK4JH4VPXnp8MXenaBBcPDbxXFoNQlnkUjcVkWXbyBz1WgDure/s7t5EtruCZ4v9YscgYp9c
dKSHULK4hklhu4JI4/vukgIX6kdK85tvDGoa34fsEtNMt9FK6O9v9oSRSZjIihQNnO3I3Enn
p71DceH9ZttLuooNJvWnvYYNPCS3MTp8pJZyEUAKFBAZuTkDAoA9JlvtNaz+1y3VqbaNs+a0
i7FYe/QEUkesaXMyLHqNo5kxsCzqd2emOea4G00nV2vpJpvDgMVpqUtybB3j2SrLGArIfuFl
IOQfU810C+HRc6/pOqjSrayWGznjki2oWidihXG3gkYbkevvQB0MWp2E91JbQ3ttJcRHDxJK
pZfqM5FKmoWUkDzpdwNChw8iyAqv1PauD07w1qcdxoVu2h21sdL85Z75ZVP2jdEy5Ufe+ZiG
O7ofWsvRvA/iKHS7mzuIUVbn7CsvnzRnmF8uQEXG3aAAD8x7mgD1BtRsUtftLXluLfOPNMq7
c+mc4qZZY3UMrqykbgQc8eteean4L1CK4iuLNGaGLUp7pbezkjjfbIqgEb1KZBDcHseDUlv4
M1eG3WK0u59PjXSJLYIs6yt5rOzAMxTGAD1AGM8UAd/5seCfMXAxk56Z6UwXNsZ3jE0RmQfM
u4bgPcV53c+BtcuxNvu0jhAsXS2jfAlliVAxc4+6NpwO559KV/A+tpqd9c21xCkNzHeRRxsw
3QiZ0IbdtyxIDHB6cCgD0cyIOrqON3Xt60u5d23cN2M4zzivOJfBviTypd19HdNFZT6ZbB5N
uYGT5JG4/wBZuCg9sCtnwt4a1XSdbuNS1O+W7lurGCKQjgJIhbKoOyAEfU5NAHTXOo2NlJHH
dXlvA8pxGssoUt9MnmrBYKpZiAoGSSeBXF+INDvJtW1SdNEg1aPUbNLaNpZVX7ORuyDu52ks
DlcnI6dDWrd6Ldv8P5dDWVZbw6abUSFiAz+XtznrjNAGumo2Msckkd5bukf32WVSF+vPFJa3
djeIbi0nt5lY7DJE4YEjtkV514s8Ny2Ng08FlatHKmm2xt1IQSuk/Ktx0IIGat3vhnX9TnvL
yzt7fRZJbq0kiiLq+DEW3SsF+UkggAf7IzQB3c95Zafb77i4t7aFflBkcIox25pJtSsba1W6
nvbeK3bG2V5VCHPTBJxXnVxol1oetaHbfYP7YC3t9cRpNKrSMrKp3lmwN+SeKuaf4Y1XTZLO
8k0m1u4c3TNpglXbamVwy7Cw2nABB6dTigDvHvrSKKOWS6hSOTlGaQAN9D3okvbWK4jt5LmF
JpBlI2cBm+g715fceHNde2TTf7DimS2027VQJVEcclw2USMsOdirjI9asT+FdV1S9a4ktr37
PqD2twB9qSL7L5arlXBUuCCpI2HnPOKAPTXkSJC8jqiL1ZjgCq0mqafFafa5L62S2zt85pVC
Z6YznFZPjJbufRorOy057+S5uYlZAQFVAwdixPAGFx9SK5bT9I1NL/zm8NhorK8uW+wvImxh
PhlkjJ+QleVI7bjigD0aOeGZVaKVHVhlSrAgj1FL5se0tvXaBknPAHrXB6d4O1VEsWE66SIY
LyMxWTq+zzZAyKCykYA9B1FVG8B65LoM1qNSe2mbRYLExxOpjlkUNu3blJA5ABGDyaAPQZNS
sYbyOzlvLdLqQZSFpVDt9Fzk1RuL5Ly+l0efTLp7aVGR7k7fJYEcrkNnPUYxmuW1Dwxqcn9q
2UemW876hdJPHqjyrutwNoGR97Kbfl28H25qSLwdq765Bf3F6vkW+rvdQ2yNhREwbLN/eckj
HoM0Adk89jpkEMUk0FtEAI4ldwo44AGaseYmSN65AyRnoPWsDxlZXmpaDNY2VnLcPcKyExyR
JtyO5kBGPXAzXLDwL4hCJGNURVks7fS7khz81sqfO6+km8sBnsaAPQJb6wsvLSW6toPMP7tW
kVdxPp61OZY1zmRRggHJ6E9K89i8MataWcsVzo1nqs1xp0dkHeYARbMqAdw+6QQx285zx0pd
S0jXtNtLiKHTBqcRaylaVJlEjGHbv+VupOzj60AehCRCMh1IyRnPcdaFkRtu11O4blweo9a8
+tPBes/2hZ31xeII4L66mjs1bCJFMr8nj5n3MPYDOKseE/Bur6Jq2m32o6gt20OlmykUHCxY
ZCioMcjAbLHknFAHcmRFYqXUEDcQT0HrTJpYFtnkneMQbcszkbdvuTxiuO8WeEdT8Q6zcPb3
v2Sxl0w20uw4eZ9zFVzjKryMkdeldXBaBdJis5kR9sAjZSMqcDHT0oAktby0vYy9ncwzxqdp
MLhgD6cU37RZXckloJreZ1/1kO4MR9RWJ4Z0688OeG9N097GFmht2+0vbsB846ADA3E+vFcz
4esddtvEGn6lceGxbedFeCR1mXdulcSoJMDIwF2nOcE0AdvpmqNfX2qWkkapJY3Ii+Vs7lKK
yt/49+ladc34ezN4j8TXI+4bqKHrxuSFN36tj8K6SgDkviH/AMgTTz6atZ/+jlrra5L4h/8A
IAsuP+YrZ/8Ao5a62gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA57wkmyHV+AM6rcHj
v81FJ4R/1Ws/9ha4/mKKAF8OEnVvEue2pDB/7YRV0Nc/4cY/2p4lXjC6nx+MEVdBQAUUUUAF
FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAcr8RwT4E1AD7xaLb9fNTFdUOlcx8Qtv8AwhF+zdEa
JseuJUNdP2oAKOowaKKADoMCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigBCARgjNLRRQA
mBkHHI6UtFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFACBQucADJycCl
oooA5L4iZ/4R219tTs//AEeldbXKfEEE+HrXH/QTss/9/wBK6ugAooooAKKKKACiiigAoooo
AKKKKACiiigAooooA5/wqFUa0FBH/E1nzkd/lopnhFmca6WGP+JvOPy2iigB/h1GXVvEpYDD
aiCP+/EVdBWFoA/4mniE8c6gOh/6Yx1u0AFFFFABRRRQAUU1d+DvABycYOeO1OoAKbJGssbI
+drDBwcU6igBAMAAdqWiigAooooAKKKKAOW+I2R4C1Mgj5RGefaRa6gdK5T4lgn4f6mB/wBM
/wD0YtdWOgoAWiiigAooooAKKKKACiiqV7rGmaa6Jfaha2rvyqzTKhb6AmgC7RTIpo54Umhk
WSJwGR0OQwPQg0rukaM8jKiKMszHAAoAdRR1GRTUkSQEo6tglTtOcEdRQA6iiigAooooAKKK
KACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA5T4g86BZg99
Ushj1/fpXV1ynxCGfD1qR94anZlT6Hz0rq6ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiii
gDmvBy7V10Zz/wATi4P/AKDRT/CWzGt7B/zFp889/looAn0JFXU9fKnJa/BbnofKjrbrC0Fi
2q+IQQPlvwMgf9MY63aACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigDlfiPGZfAepICAT
5YBJ6fvFrqR0Fcv8Rsf8IDqm7ptT/wBGLXUDoKAFooooAKKKKACiiigArlJLGC7+IV7JNBFM
sekxp86BtpMjnv0yK6uuYg8D6dHdX93Lc373V9KzzSJdyR5GTtXCsBhQcCgDB8O+KoND8MeH
LOSMP9o053iiQfvJZVIAjQdOcn6YpmseKNZ1jwpJDZ6faRXUukyXt0lwSwRMlRGoHVjg8ngV
0vh/wbp2gLGEDXDW7yfZHmJZreNyCUUk9OOtN8Q+DdP1fQ3tIIvs9zFDJHazRyMhj3diVOSp
PUHIoAz08VaraQtp1zp9q2qq9tFE0cjCB/OzhjkZXG1sjnPGOtZ3h7WdV0GaePV47Sa1u9Sv
FD225XSRQ0h4PVSFPPUcV1dv4V0mHSZdPe182Ocq87SSM7u64w28ndkYGOeMcVn+G/A9hodx
cXUyvdXTXM0kMs8zymNHPQbjwccE9T60AZugeMta1WW1uZdOH2G8heUbbSaP7Phdy7pG+WQE
DHygcnuKuafr+vfY9G1PUV042epMiNBAGEkJcZUhiSH9xge2a1IPCWl2TF7SOZWRHWCN7iRo
4dwOdiEkL17D6VU8PeCNN0e100yJNJc2cY2K9zJJFHJtwzIjHAJyecd6AMzQ/GWrape2kxsG
fT7yZ40SO0lBgUE4dpSdjdOQAMZ74qzp/j2K/fSbcWc6XN7LJHIHhdUj2KxOHIw33R0Petq0
8L6VZXYuIIZF2u0iRGZzFGzdSqE7VPJ6DuaspounxwWcK2yiOyYtbrk/uyQRkfgx/OgDFg8T
3cmm6Rctbw776zluHUbhhkQMAv8A9esm1+Ix1BoxZWayxjSpbyWfJ8ozoqsYkbvjdye1a7eB
NJWewlt3vIfsZYIn2qR1MbAhkwzEAEHt6Crd74YsH0RrKxtYYHisprS1ODtiDrg9PoM96AMq
38Q65Yppl3rMdlJa6jGzBLNH3W7CMyAEkneCFOTgc4pLbxFr0Uekalfx6c+n6pLHGsNuG82D
zBlDuJw/bOAMe9aOieDtM0hbKXZLLc2sHlR+bcSSJFlQG2KxIXP8qmsvCGi2F5Dc29tIGgLG
CN53aOEt12ITtXqegoA5bR/iHfTXE/8AadnGsItLm5Ty4ZIz+5fG0M3yyZHOVxitW31zxBb3
uiDUF02S31QOSLcMGhIjaRQCSQwwuCeK1LHwhoenzmWCzJbDqqyyvIqB/vhVYkKD3wKZZ+DN
Esby3uooJmktgy24kuZHWFWGCEUsQBigDJ0rx5/aVto4+xyR3N5DI83mQyJGjJGWIVmADDPp
2osfHyX8GmeXaSJPdWMl1KJYJERWRA2FLABhk9u1dKmiabHFZRLaJsskMduMk+WpXaQPw4px
0ewMVtF9nGy2iaGEZPyoV2kfkMUAc5aePLa/i0ZYF2Xd68XnW88bxsI3RjuTI+YZXAPIqloX
jPWdU1CxlbT3awvZmQIljKhgTna5mY7HzgZAA6+1dBY+DNA06eGeCwzNAV8qWWV5HjCggBSx
JAGTx0p9r4T0ezv0vIYJQ0cjSxRNcO0UbtnLLGTtU8noO9AEuv6rPo9ta3Mdu00JuUjuSkbO
0cZyCwC8nBxXPWPjtpfs17dRQRaPcXVza/aSSpjaMnYW3dAwVvxxXb1y+v8AhKDUdDOkWcEM
dtc363N35hJyN/mOV6/MSMenJoA57VPH+t2Bgk+w2yo1gL94vJlkOxpCFUsvEfy4JYgjOa6F
NW1nV9cvrbSpdPt7SwMSu88bStMzIH42su1cMOecmr+p+FdH1e4E95byF/J+zsI53jDx5zsY
KQGGexpLnwrpVzei88ueCfYkbNa3EkO9V+6GCEBgPegDGuPEOuWFz4jFy2nyQ6TZi5TZC6tI
WVmAOXOMbOfX2rN0/wAfalLYahHcQQG/ie1S2LQSQKxnIUFkc52qT1B5xXbT6Lp1yNQE1srf
2hEIrrk/vEAIAP4E9PWqMXg/Qora5g+xmVbmNI5TNM8jFV+6AzEkY6jB4PNAEWm6jrEfiWTR
9UaylX7GLmOa2jZCTu2kFSxx+ddFWNpPhfS9GvZb21Sd7uWMRPPcXEkzlQcgZYnitmgAoooo
AKKKKACiiigDlPiCGPh622jP/Ezs8j1/fpXV1ynxC/5Fy3OcY1KzOf8AtuldXQAUhGR1I+lL
RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBznhGMxnXvRtXnYfiFoo8Ihgdd3LjOrTke4wtF
AEnh8Eat4i5GDqA/9Ex1v1z/AIdMn9reJFdsqNRG32HkxV0FABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQBy/wARAD4C1UNnHlqTgf7a106kFeDmvJPj5Yy/8I1ZapbyzI0M32eUI5Aa
Nxn5gOvzKPzrtfh5pkuleBdLiuGd7maL7RO8hJYu/wAxznnPIH4UAdPRRRQAUUUUAFFFFABR
RRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAcp8QufDtvz/AMxKz7f9N0rq68X+P1jdRWWmatayzRpv8ifZIQG/iTIB
xwQ3NemeD9NfSPCOmWczO06wK0zOxZmkb5mJJ9yaANyiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKK
KACiiigDnfCchkOuA/warMv6LRUnhnG/Wsf9BOXPHstFADPDhJ1jxN8qDGogZUcn9xF1roaw
PD0YTVPETA8vqAJ4/wCmMY/pW/QAUUUUAFFFUtU1Wz0axN5fymOEMqZCFiWY4AAAJJJNAF2i
s7S9c0/WDMtlOWkgYLLE8bRvGT0yrAEZ+laNABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBj+J9Ah8TaBPpV
wwWOVkO7GcbWDf0rXACqFAwAMAClpCM+v4UALRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR
QAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUVmaxr
1joiwi5MjzXDbILeCMySykddqjnjuegqPS/ENvql1JaG0vrO6RPMMV3AUJXOMg8g/gaAG+Jv
D1t4n0gafdcRieObP+4wOPxGR+NbPQYFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
Bz/hc/vddGc41WX/ANBSil8MY87XcY/5CkmcD/YSigCTQhjUNd+YsDfZ57fuo626xNBP+n66
NzEC/wChXGP3adPWtugAooooAK5bx8k0mg2qW86wTtqNqI5HTeFbzVwSO9dTTXjSUASIrgEM
AwzgjoaAOG1O21Dw5BLqFxrPmahqt1b2kt4IFSO2jyQCqEkDqeSTyRS2+oXEWr6zo0virfDF
bQNFcuIhJC7swILYCknAxkdxXbTwQ3MLwzxJLE4wyOoZWHuDVKPQdHis5LSPSrJLaUYkiWBQ
r/UY5oA4Ww8QalcaPFp9xrMtreNrTWPmuYjMIlXdyQNhOO4HepbXWb3Uv+Efs5fExtVulu/M
mjEe+4MUgVQGK4BxycDtXXf8IroImtpBpNoBbRtHDGIhsQMQThemTgc4zVX/AIQrRRqAnFlb
/ZyJC9o8QaNnfb8wB4U/L29TQBzVpr2rahNa6XPq3kWx1C4tv7UjChrhYwCgUkbQxJIJA/gO
KQeI9TsNB1KW31uPVLqz1I29opiVmvBtU+UdgHzZJ+YdMc8V30mm2E1ktlJZW72qgBYWiBQY
6YHSnW9hZ2kaR21pBCiHKrHGFCnpxigDzHS/HWv3vhLVdSnVYNTtLdNlk0YX5S2DcEnqOvsN
pzU3/CQ+ItNstVdrtLgQxQTQxyXMM02WkCsPkAUKw4Ge9elm2gLbjBGWCFM7Bnaeo+ntUNvp
en2kTxW9jbQxvjcscSqGx0yAKAOG1rxlq9m+sSPay2MdlFZyLCwSR2DylXI2kjkcAe1Vr/xb
4jMOuHyPsTJLaJboxUGCGUkF2ZuA59+BxXpLQQsxZokLHGSVGTg5H5Gkkt4JlkWWGN1kXa4Z
QQw9D6igDlfCupXsP9pxavfxtbWzR+XJcXUckqbhyJGQBRzjHfn6Vv65fDTdBv70zpAYYHdZ
HxhWwcdffFRz+HdJnsYrH7FDHaRzJMIYlCIzKcjIHUZAP4CrWoadaapaG1vYVmgLKxjboSpB
GfxFAHnFv4h1Kx0W/wAeI/ts32eykaaVY2Np5rYkbCjkAc8jjvVy/wBc1Pw/Nf2+narJrajT
Xuw8yo5tnBABJQDKkEnbj+E44rs4/D+kQ3/22HTraK4MTQlo4wu5GIJBA4PQdasWem2OnRtH
ZWdvbIxyywxBAT74oA4zULubR9Ghmt/Fct0bye3imupWidbdHbBlUBcDOcDOQMiq8+vSaNce
JbceJWu47WwjlhaYxloZHLDG4AAk4UgH1ruINH0u1E4t9OtIhcf64JCq+Z/vYHP41BN4c0We
BIH0u08lHWQRrEoUkdMgdfxoA4oa9eWLX9kNfkuYhe2sBvZBGzWySJlm+UbevGSMDNa2h6p9
h8Sa1YXPiH7dYWdrFceZcMmYCxfcGdQBjAB56ZroYPD+kWtzNcW+nW0TzxCKUJGArqCTgqOD
1NNn8O6TNpkmnCxhitJSDJFCgjDYIODjqOOaAJdWupLfQb67tWXzI7Z5Im6jIUkGuRh1LWtK
bwxH59zq0upK8twkjRIf9UGwvAAAJ6V3m1du3A24xjHGKb5UeUOxcp93j7v09KAPMJvE3iC+
+w2bSSWwur29jeSOaKJ08psJEHYFc4z05OKhvdf8Rjw/pSDVIhcO93++gu4QZBF9wNIy7Cez
bRzjtXp9zp1je2zW11Z288DHcY5Iwyk+uD3psml6fLbx28lhavDEMRxtCpVPoMYFAFbw1qTa
x4Z0zUZGDSXNskjkLtyxAzx9c1qUiqqKFVQqgYAAwBS0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQA
UUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHHapLDpfxHsdS1IrFZTWDWkFxIcJHM
XDFST0LDp64xV7XtQs7/AE6+tLDXPs99b27XObWVSyAA4LcH5c/nW/PBDdQtDcRRyxMMMkih
lP1BqK006xsImis7O3t426rDEEB/ACgDhGnmSTwvY3nim9hjv7aS4lnLIrXD7UIUNj5RyTjF
QwazdXIs9Om8QSppzalPbrqilVe4RFBRN/3QSxZdw67OOtdrfaDaahqtlfXChxaRSRrAyKyM
H29QR221daws3tBaPaQNbAYEJjBT/vnpQB5o/iTVbLStUfTdXfVbmz1YW9gjKshu1MalojtH
O3LHI/u813XhS5+1+GbG4OoNqDyJue4ZdpLE8jb/AA4PGO2K04rS2t1VYbeKNVOVCIBg/hUi
RpEu2NFQZJwoxyetADqKKKAGtIiFQzAFjhc9zS4paKACiiigAooooAKKKKACiiigDnPCm7zt
fJ76tLj/AL5SipvDaPHJrQYg51KRhx2KrRQA/Qhi/wBcPrf/APtNK2qxNCctqOvKVACX+Ac9
f3UZrboAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA
KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii
igAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAxfD+fM1fLA/8TCTo
enC0U/QgA2qYUKft8mcd+FooApyeHdSj1K+utP8AEE1pFeSiV4fs0cgVgoU4J9dopraH4kK4
XxfKPf7BFmulooA5k6D4l3AjxhLj0/s+GpBoviHnPiuQ5HH+gxcV0VFAHOx6J4hVSH8WSuT0
P2GIYqIaD4lByfGMp56f2fDXT0UAcz/YHiLJ/wCKxueemLGDj9KT+wPEfP8AxWVx7f6BB/hX
T0UAc1/YPiHy8f8ACYXO/P3vsMH8sU0aB4jwc+Mrkn/rxg/wrp6KAOZXQPEX8XjG6P0sYB/7
LT/7C1/YB/wl11nufscHP/jtdHRQBzX9geId+f8AhMbrb6fYYM/nto/sHxBtx/wmF1n1+xQf
/E10tFAHN/2Dr23jxfeZ9fscH/xNIug+IAPm8YXR57WUA/8AZa6WigDnP7B13Of+EvvfYfZI
P/iKP7B13H/I3Xn/AICQf/EV0dFAHO/2Fr2D/wAVbd59fscH/wATTf7B1/H/ACN93n/rzg/+
JrpKKAOdOg64cY8XXo/7dYP/AIik/sHXP+huvf8AwEg/+Iro6KAObOga8SMeML0Y6/6JBz/4
5Tv7B1zP/I3XmP8Ar0g/+IroqKAObbQNdK4Hi+9B9fskH/xFA0DXtpz4wvCex+xwf/E10lFA
HOLoOu4G7xfeH1xaQD/2Wh9A1sqoTxdfqR1JtYDn/wAcro6KAOdXQdbx83i6/J9Ra24/9koO
g61jjxbfg+v2a3/+IroqKAOc/sDXM/8AI332P+vSD/4inHQdZxgeLL/Pr9mt/wD4iuhooA57
+wNY8vb/AMJbqO71+z2//wAbpv8AYGt4/wCRvv8AP/Xrb/8AxFdHRQBzreH9ZY/8jdqA+lvb
/wDxFMHh3WtxLeMNRI9BbQD/ANkrpaKAOc/4R/W+3i+//G2t/wD4ij+wNb24/wCEvv8APr9l
t/8A4iujooA5seH9cDE/8JhfkHt9lg/+IpB4d1wEH/hMdQ46/wCiwc/+OV0tFAHOf2BrX/Q3
ah/4DW//AMRThoOs9/FuofhbW/8A8RXQ0UAYB0HVf4fFepD6w25/9p0xdA1gH5vFuolfT7Pb
5/8ARddFRQBgNoOqsf8Aka9SC+0Nvn/0XUbeHdXJGPF2pgDt5Nv/APG66OigDnf+Ee1ft4t1
L8YLf/43Tv7A1by9v/CWaln18i3/APjddBRQBzg8O6uCD/wl2p8esMH/AMbpy6Bq6oy/8JZq
JJPBMEHH/jldDRQBzn/CO6thv+Ku1TJ7iG34/wDIdH/COatjB8Xapj2htwf/AEXXR0UAc8fD
2qeVs/4SzVM5zu8q3z/6LpF8O6oo58W6qf8Atlb/APxuuiooA56Pw9qqZz4t1RvrFb//ABum
t4c1UtkeLtVGeo8q3/8AjddHRQBzp8O6rtwPFuq59fKt/wD43TR4a1PHzeLtXJ/2UgH/ALTr
pKKAOb/4RnUwePF+sY90t/8A43Snw5qmOPF2rf8AfuD/AON10dFAHN/8I1qOQB4u1jOP7sH/
AMbpw8OakP8AmbdX/FLf/wCN10VFAHO/8I3qXfxbq/8A3xb/APxum/8ACM6luz/wl2sfTbB/
8brpKKAOeXw5qQ6+LNXP/ALf/wCN1G3hfUWJP/CX62M+gg/+NV0tFAHNp4Y1KM5Hi/WT/vrA
f/adI3hfUmxu8X60Mf3RAP8A2nXS0UAc0fC2o4AHi/W+O+IP/jVJ/wAIvqYOR4w1np3WA/8A
tOumooA5geFdRwM+MNbJHtB/8bpR4W1ILj/hMNa+uIP/AI3XTUUAc0fC+ok5Pi/W/wABB/8A
G6mi8PX8akHxRqz+7rBn/wBF1v0UAUNJ0saTayQ/a7m6eSVpXluGBYsfoAAOOmKKv0UAf//Z
</binary>
 <binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_013.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_014.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_015.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_016.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_017.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_018.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_019.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_020.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAG3AooDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3i8vINPsp7y5fZBBGZJGwThQMk4HNZZ8V
6cOfJ1LHqNNuP/iKPGJx4N1g/wDTpJ/6Ca2l+6PpQBif8JZpn/PLUv8AwWXH/wARUZ8ZaUDg
w6r/AOCq5/8AjddBRQBgt4v0tSAYtT5GR/xK7n/4ikHjHSyceTqn1/su5/8AiK36KAOf/wCE
y0ndjy9Uz/2Crn/43Un/AAlulZwV1EH30y5/+N1uUUAYo8V6WVLAahgf9Q25/wDjdRDxlo5B
P/Ex46/8Su5/+N1v0UAYP/CYaQED51Daen/Esuf/AI3QfGOjhSxOoADrnTLn/wCN1vUUAYD+
M9EjOHkvVPvp1x/8RSf8JroY6zXf/gBcf/EV0FFAHPDxvoJ6T3f/AIAXH/xFH/Cb6DnHn3ef
+wfcf/EV0NFAHPHxtoQ6z3f/AIL7j/4ikPjnQFGTcXQHqbC4/wDiK6KigDmx488Ok4F3cf8A
gDP/APEU4+OfDwbBu5wf+vKf/wCIroqKAOdHjnw+2cXVxx1/0Kf/AOIo/wCE58Pf8/c//gHN
/wDEV0VFAHOf8J14d/5/J/8AwDm/+Ipf+E68Pf8AP5N/4Bzf/EV0VFAHN/8ACfeGj01Fj9La
X/4mnf8ACdeHf+f6Tpn/AI9Zf/ia6KigDnB488NkE/2i3HXNtKP/AGWmnx/4YAydSI/7d5f/
AImulooA5gfELwsTj+1R+MEn/wATUreOvDapvOpjae4hkP8A7LXRUUAc6njrw3IMpqQI5/5Y
ydv+A0n/AAnfhrbu/tLC+pgk/wDia6OigDnB498MsMjUwc+kMn/xNOHjjw2V3f2pGB/tI4/m
K6GigDnl8ceGnGV1aI4/2W/wpT448NjrqsX/AHw3+FdBRQBhN4z8OrKsTatbh2GQOf8ACmy+
N/DUIJfV4BgZOMnvjsK36KAMNvGPh5IRK2qQqh6Egj+lMXxt4acArrFsc9snP5YrfowPSgDF
Pi7w6oBOs2Qz0/eik/4TDw5jP9tWX/f0Vt4HpSYHoKAMQeMvDRHGu2H/AH/Wl/4THw3/ANBy
w5/6bCtrav8AdH5UbR6D8qAMT/hMvDJOP7e07Pp9oX/GnN4v8OI21tbsAcZwZ1/xrY2J/dX8
qXav90flQBinxh4bHXXdPH/bwv8AjR/wmPhrIH9vadk9P9IX/Gtrav8AdH5Umxf7o/KgDG/4
TDw0Ouvad/4Ep/jSHxn4ZBx/b+m/+BKf41t7FP8ACPypvlR/881/KgDG/wCEz8M/9B/Tf/Al
P8aP+Ez8Mf8AQwab/wCBKf41s+VH/wA81/75o8mI9Y05/wBkUAY3/CZ+GP8AoYNM/wDApP8A
GkPjTwuOviLSx9btP8a2fs8P/PGP/vkU02lsxybeIn3QUAZH/CaeF8Z/4SLS/wDwLT/Gj/hN
PC//AEMWl/8AgWn+Na/2W3xj7PFj02Cj7JbDpbxf98CgDI/4TTwvn/kYdL/8Ck/xpT4z8ML1
8Q6WPrdJ/jWv9mgHSCP/AL4FDW8DDDQxke6igDGHjbwqeniTSf8AwMj/AMacPGnhcnjxFpR7
/wDH2n+Nan2G0ByLWD/v2KX7Ha/8+0P/AH7FAGWPGXhgjI8Q6WR/19p/jS/8Jh4a/wChg0v/
AMC0/wAa0/sVr/z7Q/8AfsUn2Cz/AOfSD/v2KAM7/hLvDf8A0H9M/wDAtP8AGkXxf4ab7viD
Sz9LtP8AGtL7BZf8+kH/AH7H+FN/syw/58bb/v0v+FAGb/wmfhfOP+Ei0rI/6fI/8af/AMJd
4b/6D+mf+Baf41of2bY/8+Vv/wB+l/wpv9l6eetjbf8Aflf8KAKR8WeHB117TB/29p/jSjxX
4dIyNe0z/wAC0/xq5/Zmn/8APjbf9+V/wo/svT/+fC1/78r/AIUAUj4r8Or117TB/wBvaf40
DxZ4cPTXtMP/AG9p/jV3+ytOPXT7X/vyv+FH9lacOlha/wDflf8ACgCp/wAJT4f/AOg5pv8A
4FJ/jSf8JV4ezj+3dNz/ANfaf41c/svT/wDnwtf+/K/4Uf2Vp3/Pha/9+V/woAqf8JR4f/6D
mm/+BSf40DxR4fIyNc03H/X0n+NWf7H0z/oHWf8A34X/AAoOj6YRg6daY9PIX/CgCsfFPh8d
dc00f9vSf40q+JtBddy63pxHqLpP8an/ALG0odNMs/8Avwv+FB0bSiMHTLMj08hf8KAI/wDh
IdExn+2NPx/18p/jR/wkOif9BjT/APwJT/GpDoulHrplkfrbr/hSf2HpH/QLsf8AwHT/AAoA
Z/wkWif9BjT/APwJT/GlGv6MxwNXsCfQXKf404aJpI6aXZD/ALd0/wAKX+xNK/6Bll/4Dr/h
QBbhmiuIllhkSSNvuujAg/iKfXPeCY44fDKRQ48tLm5VQBgACZ+PwroaAMfxWhk8Jasg/itX
H6VrjoKx/FuT4R1YDkm1fH5VsjpQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRXBz2+o6/wCPdasI
vEWqafb2VvAVitSgBZwST8yn0FXT4L1Irj/hN/EGc5zuh/8AiKAOvorkP+EM1X/oeNe/8g//
ABFRyeCdXY5Xxzro9j5X9FFAHZ0Vxy+CtV24bxxrx+hiH/slRHwPrWcr481v2yIz/SgDtqK4
lfBGuAnd481og9MJGP6Ug8E68rfL491jb6GKMn88UAdvRXDt4I8QHIHj7VwD/wBMo/8ACnp4
J1uNcDx1rLN6usZ/pQB2tFcV/wAIZ4gyCPHeqgd/3Mf+FI3gvxDj5fHurA+8Mf8AhQB21FcX
/wAIb4g8sqPHeqbvUwRn+lNHg3xKP+Z91H/wGjoA7aiuK/4Q7xJ38eah/wCAsdPTwj4jUHd4
61Bs9P8ARYuKAOyorjf+ES8Sf9D1f/8AgLFQfCfibGB47vf/AADioA7KiuKHhDxNn/kfL/8A
8BI6k/4RXxP/AND1ef8AgFFQB2NFccPCvibIP/Cc3hwen2KLmlfwx4n+Zh44uh7fYYqAOwor
mvAOoX2q+C7C91GZprqTzN8jKBuw7AcD2FdLQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFcNqt1r+pfEN
9C03WTptrDpy3TMtskpZi+3HzdOKt/8ACN+K/wDoeJun/QNhoA66iuQPhvxb/wBDzL/4LYv8
aQ+HPF4+545b/gWmRf40AdhRXIDw54uByfHDH/uGRf40Dw74vzz43b/wVxf40AdfRXIv4e8X
FQE8akHuTpsX+NN/4Rzxh/0PDf8Agsi/xoA7CiuNbw740/h8cL/4LI/8ajfw746x8njeLPq2
mR0AdtRXEf8ACPeO9v8AyO8Of+wXH/jVTUdL8e6bpd3fN4zt5BbQvLs/s1Bu2jOM/hQB6FRW
b4evJtQ8N6XeXDbpri0ilkbGMsygnj61pUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFZviG+k0vw3qd/F/rLa
1klX6qpI/lQBpUVwGk2PjrU9Gsr8eK7RDcwLKUNgpA3AHGeKnOh/ELPHjCw6/wDQMH/xVAHc
UVxB0T4hFcDxdp4Pr/Zo/wDiqZ/YXxE/6HKw/wDBYP8AGgDuqK4f+xfiJx/xVum/+C3/AOyp
f7G+IffxZpn/AILf/sqAO3oriDovxCD5HizTSvodN/8Asqa+i/ERmyvi3TVHoNO/+vQB3NFc
QujfEMDB8V6Yfc6b/wDZUraR8Qs/L4o0r/wXH/4qgDtqK8/1K1+IOnaZdXz+JNLdbeF5Si2G
3dgZ65NdZ4bv5dU8NaZfzHMtzbJK5xjkgGgDUooooA57wSzN4bBfGftd0OB/03kroa5zwOc+
GQR3u7r/ANHyV0dAGF4zQv4N1ZQcE27d8VuDpWJ4wVn8IamqIXYwn5QcZ5FbnagAooooAKKK
KACiiigAooooAKKKKAOM0JcfFLxYxUc29nhs842tWx4r18+G9DOoLCZ3E0cYiAyWBYbsDuQu
4/hWXon/ACUvxUf+mFmP/HWra1jT5NQutJIQNFbXnnyZOMARuB9eWFAFLxR4qh0Lw0NVtwty
8+0WqDJEpbnt225Ofattby3aOR/PiAhGZTvH7vjd83pwc89q5G38G3Cy30FxMr6dBbTW2lwq
SDGsoy+4+o4VT2WqWpaPdjU9J05XijbWbRbfVY1ySUhUFmB9wfLJPZh6UAdzHqNlMcRXcD/v
PL+WQH58btv1xzTo721lz5dzE+FLHa4PAOCfpmuF8T+CtS8Q63HdW0y6ZFA4iV4G+eVNhBd+
xAyFC9cZ56Vqf8I3cXdlDcxZ0a+isnsmtrfY8LJngcjpnkdDg0AdQt1buWCzxkqgcgOOFPQn
2ODzSrcQvnbNG2FDnDDhT0P04NcFP4K1CZrmLzNlnLo0FpKiSYeeSNZAE3fwr83J6nj3q5/w
impXQmDajcWKyaTBaFbcphpAGDZyp6ZAGPU0AdjHPDMxWKVHIUMQrA8HofoackiSrujdXXJG
VORkHB/WuDn0HXbCSyfSknS6SwtbYvHLGIcxsdwkDfMRg4yK6fwxp82l6DFaXCBJVlmdgG3f
elZhz9DQBr0UUUAZOvXeo6fbR3tjAtzDC+66gCkyPH3Kf7Q647gEdawbbxnNrVw9joZtri5e
5ISUZaOC3CqfMk/2iSQF4JPsDW5r8GqX0UNhp7/Z4bgkXV4Hw8MfcIP7zdAe3X0rnrXwbceH
ZrjUfD6JHcLcE/ZjIdl3AVUbXJ6OCGIb88g0AdNd+IdHsdRj0+61G3hu5MbIncAnPT6Z7etW
/t9pi5P2mLFqcTncP3ZwD83pwQfxrhdS8Nak95rcBsru8ttVmEo8q7jiiUFFUrIT842lcgrn
irN/4Q1C8t/EeLqWM3uwQQRzgJKFgVMOSpPLAgn0AoA7E39oBMTcxAQkCX5x8mQCM+mcj86G
vrVJJI2uIleMoHUsMqWOFz9T0rjNV0rVFn1mK20d7hNRe2fzI541VfLCAghjnPykdPSobi21
m+1bWkXR2t7i8S0ubU3DqY8wuNwZkJAIyCB3oA7qS9tIjIJLmFDGyq4ZwNpY4UH0znih7y2i
dkkuIlZdu5S4BG44XP1PAriJvBuox2uq28UzTSXtzZXD3TSfOzpIplYA8LgLlV6dqXVPCeqG
XWnhlmvPtQsPLkeZVlPlSMXAOAAQMEe5oA7ozRiZYTIolZSypnkgYycfiPzol/1L4/umuT0L
StbGvR6jqRdoY4544hcOjTIjmIhWKDaeVb9K62T/AFbZ6YNAHI/C7/knWl5JPEn/AKMauwrk
Phf/AMk70v0/e4/7+NXX0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHGWq/8Xk1Bv8AqCxD/wAitXZ1x1uM
fF+9OeujR5/7+tXY0AYFj4kW68ZaroDxqrWcUUkb5+/uBLD8OPzpsPiqCfxjfaGoUR2Vqs00
7HADk/d9OAQT9aoz6Rq0UGr6nbQRPqov2ubOMvw6CNYwpPbcqn8aSHwkUawt7lPtMMtrdR6h
KzYLvMVZjj/eBx6DFAHWSzwwDMsscYxn52A4/wAkfnQ1xCrBWmjBLbACw5bGcfXHauI0u21D
ULTUbzU9Njv57aJtKt4TIMXCq2HkYngbiFz6bapeHPCWraLr732pBtTT7VhAcAQlkQecmScg
AbDn5sLkd8gHooljIBDqQehz1pPtEJRH86Pa43KdwwwxnI9eK4p/CWoWN7aJbzm70+CC8jii
2KjRGUZGWz83Pyg4+tU9K8JazFLotzqW15LfTJrRoIiPKgBjRVUdyxwcsOKAPQhNERGRKhEg
ynzD5h1yPWgyxhFYyKFYgKc8HPTFcNp/hzWYE8LmeZ7hbS0kinjkWNfILQ7QARgnnjvWZpmk
eKPsukaXc290+n2bWskjXIiDq6SAkIVPKhc53c8CgD0+snxQceE9YPpZTH/xw1rVj+K/+RP1
r/rxm/8AQDQAeEhjwbog/wCnCD/0AVsVkeFRjwhoo9LCD/0Wta9ABRRRQAUUUUAFFFFABWH4
zBPgfXgOp0+f/wBANblYvi8bvBmtggHNhNwe/wAhoAb4N/5ErROc/wChRc/8BFL4hn1SwW31
KwzPb2xJu7NVG6WM9WU/3l6479Kk8LJ5fhPSUAAxaRDA7fKKZr2m32sSWtikqw6Yzbr1lYiS
RR0jX0BPU+nHegDmtE8WXvisfZdGuNwF3I9xe+WAILcOfLUA9WZcY46ZPpXUy+JdIh1P+znu
/wDSVYI4WN2VGPQM4G1SfcisO38I3ej+VdaK9vb3Md3IzwKNsU1uzk7GA/iAxhux46VWu/C+
om7v7ZbSO8tbu7Nwss17IioGKkq8a/ewRx7YoA65tWsEgup2ukEVrJ5c7HpG3HB/MfnQdWsA
JybqMC3mW3lJP3ZG24X6ncv51y+oeCp75NXc3cyTXd4ksSJcuItg2cMvTJ2n17Ul9peuJdah
HaaXBNBc6pFeeY12FyqCPIxtODlMUAde17aozK9xGpWRYmDMBh2wQv1OR+dQNrGnJO0LXsIk
WZbdl3dJGGVT6kdq459N8RajfavALaPS7i5uYLqK5LC4RVVfLbbwBvG0EA+tOfwJLFHcWdqd
lnLqVtdbxOwlIUDzH3dd5bmgDr5NZ02K5e3kvIVmSWOFkLch3GUX6ntU/wBttvt/2Hzk+1eV
53lZ+bZnGfpmuCv/AAPfx/2ibRnull1C1u4fNvGWU+WuHzJgke1a3hvQNXsdck1DUp0kh+ym
CBGkMssYMhbazkfNgY5oA1vFn/In6z/15Tf+gGq/gUMPAWgh/vfYIc/98irHiz/kT9a/68Zv
/QDUfg3/AJErRPayi/8AQRQBuUUUUAc/4MaNvDimNSq/arng/wDXd810Fc/4Lz/wjSEgjNzc
nB95nroKAMLxo7p4O1No8bhDxk47it3tXO+O9v8AwhOp7gSDGvQZ/iWui7UAFFFFABRRRQAV
Ddzm1tJZ1hlnMalhFEAXfHYA96mrO168Sw0K8upLiS2WOInzYow7oegIU9TntQBneHvE8mvX
MqHTzZpGudk8yidTnGGi6r9a3pporaB5p5EiiQbndzgKPUmuF8EeTDrlzDLLcXN9LD5rXV9p
0kFw67gOXY4Kj0AGK2/HOz/hF387/j3+1W3nnGQI/PTcT7Yzn2oA2bDUrLVLfz7C6huYgdpa
JwwB9KjTWdMk1N9MS/tmvkGWtxIC4/DrWRpHlf8ACceIWtiphMFqJSp487D5/HZ5f6Vyloky
6xp92JLcafJ4gndbYLi6EjeYuWbPK5ySMA7cc8UAdDoTf8XJ8WIV/wCWVmQf+ANXX159aNrH
/CyPFf8AZK2DMI7Tf9qLj+A4xtBrdDeNsDMege/7yb/CgDpKj8iI3AuDGvnBCgkxyFJyRn0y
B+Vc+z+Nf4YdAH1lmP8A7LRu8a/88dA/7+zf/E0AdJRXN7/Gv/PDQP8Av9N/8TRv8bf88NAP
/bab/wCJoA6SiucEnjTvbaCfpcTf/EUvmeMv+fXQv/AmX/4igDoqK5zzPGfe10H/AMCJv/iK
XzPGWebTQsf9fM3/AMRQB0VFc75njLH/AB6aF/4Ezf8AxFHmeMv+fTQv/Amb/wCIoA6KiudM
vjLPFpoWP+vmX/4ijzPGX/PpoX/gTN/8RQB0VFc953jDH/HjoZP/AF9y/wDxujz/ABh/z4aJ
/wCBkv8A8boA6GiueE/jDJzp2iY7f6bL/wDGqXz/ABf/ANA7Rf8AwNl/+NUAdBRXPef4w/6B
+if+Bsv/AMaoE/jDvp2if+Bsv/xqgDoajn/495P9w/yrCFx4vwc6dop9AL2X/wCNVHPdeLvs
kxbS9HHyH/l/kPb/AK5UAVvhh/yTnSOn3JOn/XRq66uQ+Fwx8N9GzjJjcnH/AF0auvoAKKKK
ACiio7iRobaWVIzIyIWCDqxA6UASVXvb61061a5vJ0ggTGXc4HPAH1zXC6R4xv7q7tEOo6fe
Nc3kSeTCoDKjxlnX7xOUIySR7Vu+LpUgbQp52VbSPVIzO7kBVG1wpJP+2U/HFAG7ZX1rqNsL
iznSeEkjchzyOoPofaoLXWtMvbp7W2voJZ0zlFfJ4649cd8dKxfC01s2oeI7m3mjazn1L90y
N8rOIo1fHvuB6da5vwqJ49X8Oma8tJ7do7pba0hQCS0BwwEjZ+bCjaeBzjrQB0NsVPxVv+hc
aTF/wEeY3H4/0rrK4CRdTHxc1NtNFoWOk2+8XO4DHmP0K/Q/pW8zeMM/LFoePeWX/wCJoA6G
iueL+Mu0Ghf9/pf/AImjf4x7waF1/wCe0v8A8TQBuW1tBZwCG2iSKIEkKgwMk5P5kk1LXPB/
GOObfQ8/9d5f/iKPM8Y4/wCPbQv+/wDL/wDEUAdDRXPJL4x532mhn0xcyj/2Sl83xhn/AI9N
D/8AAmX/AON0AdBRXPeb4wzxZ6Hj/r6l/wDjdKJfGHObPQ/b/Spf/jdAHQVjeLjjwbrfOP8A
QZv/AEA1D53i7HNjomf+vuX/AON1k+KZfFDeFNWW5s9HjgNpJ5jpdylgu05IHljtQBv+Fv8A
kUdF/wCvGD/0Wta1ZPhddvhPRl3bsWMPPr8grWoAKKKKACiiigCpearp+nywxXt9b28k7bYl
llClz6DPWrdcXepbSeI/E51PY0aabD5KuBkRYk3Ff+BfqBV661W/0vwPa3EVpNc6i1vEnlxI
ZCrMAC5A5IHU+uKAOhlureCB5pZ444o+HdnAC/U1h+Kb2C58Aa1dWdxHNEdPnKSxOGU/IehF
cXoclq9jZ2xe4ezXxK4ma9QhmbYzru3d/M29ehwK07xY08M/EGOEKtopm8sKPlBNsm7H/As/
jmgDqvCjM/hHR2bO42cROf8AdFbFcX4bl8Vf8IxpP2e10cw/Y4thkuZQ2No64Q1q+b4ux/x5
6J/4FS//ABugDforn/N8X+Z/x5aJsx/z9S5/9F0GXxhniy0PH/X1L/8AG6AOgorn/O8YAf8A
Hjoh/wC3yUf+06PO8X/8+Wif+Bcv/wAboA6CiuR1DVPFltPZWzWmixNeT+Skn2iV8HYzdNg7
Ke9cc/w08dNI7L44kG/JP7ybqTnpu4AoA9forx0fDDx338cSHPrNP/8AFUnw0vPGKy67b+ZF
qn2ecRbr6/kAUruX5RtY84z1oA9M8VEDwhrJbG0WM2c/7hqPwcQ3gzRSuMGzixj/AHRWB4mu
fF0vhPV0uNJ0hIWs5Q5S+diF2HOB5Yyfxrd8F4PgfQsZx9hhxkf7AoA3aKKKAOb8C/8AIqQ/
Ky/6RccMcn/XPXSVzvghg/haFlzg3FxjP/XZ66KgDB8Zts8J3x9Qg/N1Fb1c945z/wAIfe7e
u6L/ANGpXQ0AFFFFABRRRQAVmeIIoZdEuBPP5CrtdZfL8zY4YFTt7/MBxWnWV4ka0Tw/dm+h
lmg2jMUJw7tkbQpyOScY5oAwdM1a4l8UQRXouru6aJxEY9Okto4otwyzGQ/MeFHy9PSuwlhi
uIXhmjSSJxtZHXIYehBridFhul8W2/npqlhILeTbb3sy3STR7lyVcMSjA7cg9q7mgDJuPDum
y6RJpcNultayOHZYFC5IYHPHc461YXRtLTUjqS6fai+Ix9oES7/++utXqKAOQ0BP+LjeL3z/
AA2Y/wDIZrr65Dw83/Fw/GC9/wDQz/5CNdfQAUUUUAFFFFABRSEgDJOAKaJ4j0lQ/wDAhQA+
imedF/z0T/voU5WV13KwYeoOaAFooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACobv/jzn/65t/Kpqhu/
+PKfjP7tuPwoA5n4Zrt+HWjD/pkx/wDH2rrK5H4Yf8k40bjH7t//AEY1ddQAUUUUAFMmZ1gk
aNd0gUlR6nHFPpD0oA4fw3cQfbbO4uLqSC+ulHnLLo/2YzSEZ2eYUGSMHgE12s8EN1A8FxDH
NC4w0cihlYe4PWuE8OzX8XiV7S4j8SS2pdpYbm7UhEPI8th0I7g139AFGfR7G4t7W3MCRw2s
qTQpGoVUZPu4GOBU0VhZwXElxDaQRzScvIkYDN9SOtWKKAOVtR/xdHUWAGP7JgBP/bSTFdVX
IWTFvi1qqk8LpNvtH1kkrr6ACiiigAooooAKKKKACiiigArE8Y/8iVrf/XjN/wCgGtusLxo2
3wRrjeljL/6CaALHhj/kVNH/AOvGH/0AVq1leGDnwpo5/wCnGH/0AVq0AMllSCF5pWCRopZm
PQAdTVWHWNPubmG2gu45ZZovOQRndlPXI4HWn6kJm0u6W387zjEwTyCofOONpb5c/XiuM8GT
6fb67caVZW11YTwqzXVvLcxS+a5x87YJO/nnHHPPagDvaKKKAKl3pdhfyxS3dnBPJEco0iAl
e9L/AGfb/wBp/wBo7P8ASfJ8jd/sZ3Y/OrVFAFW406yurSW1ntYpIJiWkjKDDEnOT7571ieK
rK2sPh5rltaQJDCunz4RBgD5DXS1heNOfA+u8Z/0Cbj/AIAaALPhpdvhbSVxjFnF/wCgCtSs
rwySfCukkjB+xxcf8AFatABRRRQAUUUUAYPiBVbVvDhaMtjUCRg/dPkS81vVz/iFgNa8MqQD
nUGxnt+4lroKACvN/haV/tHxRtcN/pzZA7fPJXpFeWfCIr/bXjIIuANRP4/M9AHeeKhu8I6w
ucZspv8A0A03wkQfB+jFV2g2UOB6fIKb4xd4vBWtvGPmWxmI/wC+DT/CYx4Q0YYx/oUX/oAo
A2KKKKAMDwXIJPDEDKmwedONv/bV6365/wAEjHhS1xnmSY8+8rV0FAHPeOP+RQvOv3ounX/W
pXQ1z/jYZ8J3YHeSEf8AkVK6CgAooooAKKKqapcT2ml3NxbQmaeNC0cQBO89hxQBbrK8SNbp
oFy135ogXaWeI4aP5h84P+z1/Cuc1TxHc2XiFLafxBY2lvM8aLGIBJJDIRkpJ8wwG7Nj6+/V
Xmsabp7BLy+t4XIyEdxuI9h1oAxvDb6dd30k8XiKXWbqKLy8yFB5ak8kBFUckDn2rp6p6fqu
naortp95b3IQ4fynDFT6HHQ/Ws7xWZX061tUYJHdXsME77tpEbNyAfU42/8AAqAN2isHQo4r
PWNY0+2OLeJ4pEiHSMunIH1Izj3qlHaWl546Js45Ixpy+ZdSo7BZJXHyxkZwcKdx+q0AM8PA
f8LB8YN/FmzH/kI111cLYXt/b+PfFS2Omi9y1rvInWMp+64HPUVsprHiM7t3hbbjp/xMIzn9
KAOhornDrXiMf8ymx+moRULrXiIthvCcij1+3xf40AdHRXPNrOvq2B4Vmb3F7D/jStrOvBMj
wtMW/u/bYf8AGgCDxPbXms39voEV+1naXtpcNctEitIyqY1wCQcf6w81x/8AwojR+f8Aiear
z15j/wDia6myv9QvfHFiNQ0htPdNOuSu64SXeDJDn7vpgfnXXUAeSXHwN0m3tpZotc1MPGhZ
d5jK5AzzhelbfwdiaHwKFZxIWuXbcM85Cmu4vs/2fc4Gf3TcE+xrzT4V6nqkHgzZDoc92ouX
w8dzGAOBkfMQcj6UAep0VgHW9byP+KVuyPX7XB/8XR/bes/9Cre/+BVv/wDF0Ab9FYH9t6z/
ANCrff8AgTb/APxdIdd1hcZ8J6gcnHy3Nuf/AGpQB0FFYH9u6vuI/wCET1HHr9ot/wD45R/b
urZ/5FTUf+/9v/8AHKAN+isBte1YHH/CKakfcT2//wAcpG1/Vgcf8InqR+k9v/8AHKAOgorn
T4h1YLn/AIRHVD7edb//AByk/wCEi1bP/Ioar/3+t/8A45QB0dQXxxp9yfSJv5GsQ+ItWA/5
FHVf+/1v/wDHKg1HX9T/ALOuwfC2pqvktlmlt8D5Tk/6ztQA34aLs+HOigHOYSfzZjXV1yvw
1IPw50PBBH2YdPqa6qgAooooAK53xD9vsb+31aySWWJYZLe4jjBcqGwUkCfxbWHPfDGuiqG7
MwspzbAGfy28sHoWxx+tAHAaLb2stzpE+kW+qx6pvRtQnuo5kDIVJcSb/lJJ6AdDjoK9EJCj
JIAHc1w+jmNrvTGs21NtUBA1EXBlC7dp3bt3yZ3Yxj8OK3tehS6vNHtJwGtZro+bGwyr7Y3Z
QfxAP4UAbQIIyDkHvQHVjgMD9DWF4bCgaxaKp+z29+8USnkBSiMQPYFmGPaqGiaZp0viq71D
TrOC3trENaI0KhRLKcGQnA5C4VfruoALIf8AF1dWO0f8gq25/wCByV1tcI1/d2nxV1VbXTpr
7dpVtuWKRFK4eT++R61vf21q3/Qr3/8A4EW//wAcoA3aKwf7c1Yf8yrqH4XFv/8AHKT+3dW/
6FTUf+/9v/8AHKAN+isD+3tW/wChU1L/AL/2/wD8co/t7Vv+hT1L/v8A2/8A8coA36KwP7e1
bj/ilNS5/wCm9v8A/HKUa7quGJ8K6kMf9N7fn/yJQBvUVz3/AAkGqf8AQp6r/wB/bf8A+OUH
xDqoP/Ipar/39t//AI5QB0Nc948/5ELXf+vKT/0Gj/hIdU4/4pLVef8Aprb/APxysPxlr9/L
4K1pJvDOpwRm1cNJJJAQoI6/LIT+VAHU+GlK+FdIUjBFlCD/AN8CtSqOjADQtPC/d+zR4/75
FXqAKuoiU6bciBp1lMTbDb7fMBxxt3fLn0zxXF+DbSSXW7i6kbX28h5kYagLcRrKxXfjy/mP
Qe3Wuu127Sx0O8upDKEjiJYwnDgdyvv6Vk+HILKK9nNpd6xIWZ2kW8RwhbIBOWUc8djQB01F
FFADGljRlV3VSxwATjNOJCgkkADqTXF6xaWV5eeKLm9bdLZ2ieSWH/HuBGzh0PZtxPP+yK3j
BFq2g2KaiSDKsTshfaJHwDtPqCeo70AawZWXcGBX1B4rC8aMreBdeOcr9gm6H/YNYNppl5qO
i65pkMFtYztqKGSzMhMMceI2Kqyj+NQSeP4zxT9SaL/hWniW1XT7ewa1guYZIbZ8x7gmcg4H
BBB6e1AHS+GwF8L6SFzgWcWM9fuCtSuQ0TXtTTQNOQeFtScC1iAZJYMH5R0zID+lX/8AhINU
/wChT1X/AL+2/wD8doA6Ciue/wCEi1PB/wCKS1bj/ppb8/8AkWj/AISPUhGzHwnq+R0Xfb5P
/kSgDoaK55/EeoLnHhTWGxjo0HP/AJFp/wDwkN9s3f8ACMasDnGMw5+v+soAZ4hBOueGcAHG
oPknt+4lroa5CfV57/XtBjuNFvrH/S5NrXJjwcQv/dZuuT+VdfQAV5l8JSPt3itAhBXUWBbP
3vmavTa8k+G+qGxvvFSw6bf3rNqbsxt0XC5ZuPmYen60AegeMsf8ITrm4kL9hmyR1+4af4TX
Z4P0Zck4soRk9/kFc/4v8Qzy+DdYj/sDVo/Ms5ULyJGFXKkZJ39Oa6PwyAPCukBcEfY4sY/3
BQBq0UUUAYHgo58KWn+9L/6Mat+ue8D8+EbM+rSn/wAiNXQ0Ac943OPCd0f+msH/AKOSuhrn
/G3PhW4B/wCe1v8A+jkroKACiiigAooooA8w1TxLfW3iDULWTUHivGjmFrY/YwxLq6iEoCuX
DqTuOfpjFa19cXWga9cXMJ0ae51FUka3vLwW8sZVcEKSG3L37Yp0X9vbdS1CLxBZWtjDeXAb
7XZmQxIrkHD7xgcdxxVqfwfBqWqa1/aENrd6ZqqRuWxiZHVVUAH+7gZB7EmgCPwxMuteILrW
Rc6Rvih+zNDptwJt3zZ3SNgcjGAMdzXTanplrrGnyWN4jNDJgnaxVgQQQQRyCCAQfas+DSZ4
/FH21Ut4LGGzFvCkX3pCSCS3GAF2gDr1NbdAGJF4aitFgFne3kTLdrdXEjTF2uSF24cnqCMc
dOBWjZadbaf9oNvHtNxM08pzks7dT+gH4VaooA4zww274g+M89pLQf8AkM12dch4aAHjzxhg
DJktc4/65muvoAKKKKACiiigDn7lj/wsDTVzx/Zl0cf9tIK6CsO4H/FdaccdNNuef+2kFblA
FbUWC6Zds33RC5P5GuE+Csgk+HsZUkj7VLyRjPSu61PnSrwf9MH/APQTXB/BIY+HcfAH+lS9
PwoA9GooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACqupAHS7wEAjyHyD3+U1aqnq3/IHvv8Ar3k/9BNA
HPfDE5+G+h8EfuDx/wACNdbXKfDQFfhvoQJz/owP6muroAKKKKACmuQsbEkgAEkjqKdUVw8k
dtK8Sb5FQlF9TjgUAee+Hb6K78XCO11B9Vt4iw86/umimhbHRYeA499o78mu71LTLXVrUW92
jMquHRkdkZGHRlZSCCK4/S5zJqulXI8SLqt5KxFxaeXGfLGGyVAG6PaeDk84wea7ygDJg0G2
s5rE2byQQWpkYxK5IlZ+pck5Y5ycnvVzT9OtdLs1tLOPy4VZmC5J5ZixOT7k1aooA5GwkP8A
wtbWo/lwNMtj05+/J3rrq5HTl/4urrjZ/wCYZa/+hy111ABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVzXx
Cx/wrzXt3T7FJ29q6WuY+Iil/h3ryg4P2N/5UAbGhf8AIv6b/wBesX/oIq/VPSkEej2MY6Lb
xj/x0VcoAyPFFw1p4bvZ0WAlEBzOu6NfmGWYZGQOvXtWHpmuGz1+GyufFVnqtvPbPKWIiRom
UrzlMDB3dDzx161veJJ3tvD15IkUMrFAgWdd0fzELlh3UZyfYVhaZpMNvrC2N69hqq3MBnLf
Y4kMRUjH3RypJ4zyMHk0AdiCCAQQQehFLQAAMAYAooAytR8OaXqt5Hc3kDPIg2kCRlWRQcgO
oOHAPY5FR3Wgx6lc3Y1CR57GURGK2LECF0z86sMMpOR0Pb3rZooAx08L6VHZ/ZkhlAMxuDKL
iTzTIeNxkzuJxx16cVmeKNNtNH+GuuWljF5cS2MxwWLMxKnJLE5JPqTXV1z/AI6/5ELXucf6
DL/6CaAL3h7P/CNaXnk/ZIv/AEAVpVQ0QBdA04LnAtYsZ/3RV+gAooooAKKKKAOe8QOU17wx
jOGvpFI/7YSf4V0Nc9r4zr/hj2vpP/SeWuhoAK8s+D246h4vJIx/aZHHc5bmvU682+E9l9mn
8UTbo2M2puflOSBk4B9Ov60AdT46DHwHroX732KUj/vk1Y8JjHg/RR/04w/+gCofG4ZvA2uB
WKk2UuCBk/dNT+FBjwhowzn/AEGH/wBAFAGvRRRQBzvgYAeD7EDOMydRg/6xq6KsDwWMeErH
p0fp/vtW/QBgeMwG8MTA957cf+R0rfrC8XjPhyX/AK72/wD6OSt2gAooooAKKKKAPPtQuobS
71LS11CdNGnmb7TMLAvHbvIxLoZc4AJJ52nbnkiux1W8Ok6NNdQxxuYEBWN5AgYDHG48Zx09
64TU5XOoan4UtNWSW3upGeaCGxlkuYVlbLqGB2AZY/Mfu5716JJ9mt7QCdo1gjAGZSMDHTJN
AGH4d8X2Xii5lOmvG1rEvJdwJGbOOEzkKPU9TXR1StZtMluG+xy2jzbfm8llLYz3xzjNZni6
eZNNtLaGeSA3t9DavLESGVGb5sEdCQCM+9AHQUVzXh8S2Ws63pCSySW1uYpbcyuXKeYpymTz
gFc9f4qz9L8Sve+J2ublb2LTbhzZaa20eTKy5LOcEkElSFzxge9AE/hoA+OfGDAHPm2w5H/T
Kuurz/StZ/s/xz4uBsr67zNb4+ywGTH7rofet3/hL4/mzoWvDb/1D25+lAHR0VzR8ZRj/mA+
IP8AwXNT08XRuSP7D14Y9dPfmgDoqK5mTxpDG23+wvEDH/Z056RfG1sVy2ieIEJ6K2myZ/Sg
Czc4/wCE807ru/s25/8ARkFb1chaaomqeP7N0tb2DZpdxkXVu0Wcyw9M9eldfQBV1MgaTeEn
AEDkn0+U1xHwZBHw8gzt/wBe54H0rtNXcR6LfOW2hbeQk+nymvNPhL4kitfAkKXNvqU8nnyZ
eGyklUgYxyoPbFAHrFFYH/CXWIxmw1kZ/wCoXP8A/E0jeMLFSQbHWeP+oXP/APE0AdBRXPf8
Jlp23d9k1fH/AGC7j/4ikXxppjHAttWz/wBgu4/+IoA6KiuZbx1pSNg2usf+Cq4/+Ipf+E50
n/n31f8A8FVx/wDEUAdLRXNHx1pCjLQauo99KuP/AIik/wCE80Y9ItW/8FNz/wDG6AOmormP
+E+0X/nlq3/gpuf/AIij/hPdF/55at/4Kbn/AON0AdPVPVjjRr4+lvJ/6CaxP+E90U/8stW/
8FNz/wDG6q6l450efSb6JI9TDtbyAb9MuFH3T3KYFAE3w0OfhvoP/XqP5murrlPhoCPhvoQO
P+PUdD7muroAKKKKACq2oeb/AGbdeRu87yX2bBzuwcY981ZqvfLv0+5TzBHuiYbycbeDzntQ
Bi6INbRrX7eulL5kKtN5asszNt+YkdOtdFXkPg60sV8Tae0WpeHJJ/MLKbKaV5nVYipQFuxI
3Hmu+8TRi7n0fTpZCLW8uylwgYr5irE77cjsSoyO44oA6Ciud8MtJZx6xZzSyvaafeGO3eVi
zCLy0fGepClmAzzgVmeG9dmu9bNxqVpdWzaspbTyzhomgTlRgH5XIJY56j6UAWtOOfijrvA4
020H/j81dXXBNrNtpHxQ1triK6cPptr/AMe9s8xGHk6hQSOoraHjXS2cqLbV8g4/5Bdx/wDE
UAdHRXON420tX2G21fP/AGCrj/4igeNtKOf9H1bjr/xKrj/4igDo6K5n/hPNF/55at/4Kbn/
AON0n/Ce6KOseq/+Cm5/+N0AdPXBahP428RxRXPh+Sx022SSaMmWYu0pV9ucbDj7rce9a48e
aKekeq/+Cq5/+N1N4KlSfwtbzR7tkk1w43DB5mc0AcfcaH8V5CzxeItOiI+6gAI/HMdY2p6l
8QvCl7o667rcFxFeXaxf6MFyRuXIbKDjBPSvaa8t+MUiRXPhWSTOxNQ3NtGTgFD06n8KAPUq
5r4hsF+HmvE9Pscn8qWXxzo0UhjZNT3Drt0u4I/MJXOeOfF+k6l4G1m0hGorJLbMqmTTp0XP
uzIAKAO+0/8A5Btr/wBcU/kKs1W08Eabag9fJTP5CrNAGX4jvZNP8PXl1EYg6J1mXcgyQCWG
RkAHOKwvB7aWt/NFpur6BdAxbng0y2SNl+b7xKu3HOMHvW94gF2dEuDZRvJOpRgiHDMAwLAe
5ANZ9heHVNegudPinhsYoJEuRNbNDucldoAZQSRhunHNAHR0UUUAFFcNro1C6u/EV/DqNzbf
2PAps0jfahkEfmNvXo4OVHPviukuYLjVdHtSLqa03hJZvIGHZcZKA9Rn1HNAGrXOeP8AP/Cv
9ewcf6FJ/Kub0+8u9Sgh0pb7UoLefVpIW+0Ntuooki3+WW6gk8g8naetT6xPcN8PvGFhcTvc
GwE0CSv95kMauuT3IDYz7UAdlon/ACAdO/69Y/8A0EVerjdK8caNBo1hFJ/aBdLaMEpptwwz
tHQhMGrn/CeaH3/tIf8AcLuf/iKAOmormv8AhPNC9dQ/8Ftx/wDEU4eOdCPWS9X/AHtPnH/s
lAHR0VzsXjfQpjhZ7r8bKYf+yUjeOtBUkGa74/6cZ/8A4igB+vEDxB4ZBPW8kx/34kroK4i9
8Q6bq/ivwxFZySvIl3Kx3wSR4HkP/eUeort6ACvNfhKytP4rYMCzaqxOOwxXpXavGPhj4n03
R7jxNFfyyxl9RZkK27vkcjPyqfTvQB6T42aZfA+ttb/60WchX/vk1c8OsH8M6Uw6GzhP/jgr
kvF/jbQLnwhrFvHcTNI9pIqobeVNxI9SoFdV4YBHhTRwRgiyhz/3wKANWiiigDB8F4/4RKxx
6P8A+htW9WD4LUJ4SsQM4w/X/fat6gDD8XEjw5LgZ/f2/H/bZK3Kw/F2f+EefH/Pzbf+j463
KACiiigAooooA888RPLdeLrYz3lh9ltJl8uOyvkguwxI4kLclcH7oIz710/jC2trnwterdlR
BGFmYtCZV+Rg3zIOWXjkelcprupWdl4rfUIdR0O3khcR3StG7yzIP4GAH3wfu45rs9QupJ/D
0t1afa4nePcmy23Sr/2zbv7GgDmPAcFnBe3RsWWSKVTLu/shrXl23YRyMMnPA5PvXXarpkGr
6e9ncF1Virq8ZwyMpBVlPqCAa53wTz9qkgn1J7KVy0aXVukUcbg4YJjkDIPHTrXX0Ac9a+GZ
bFomt9WvJJXvRc3k0zKXuAEKhDgAAfd4AHSksvCFrZXdvIt9eyW1tO9xb2buvlRO2eRhQxxu
bAJOM/SuiooA4/wvj/hN/GJBJ/0i36j/AKZV2Fcd4UYHxp4yHpdQD/yEK7GgAooooAKKKKAM
G4z/AMJ9p/XH9mXP/o2Ct6sK4Yf8J3p685/s24P/AJEhrdoAqap/yCL3kD9w/LdPumuL+DSq
nw6tQm7HnSE59c849q7PVuNGvjjP+jycevymuK+DExm+HduSmzbPIoX0waAPQaKKKACiiigA
ooooAKKKKACiiigAqnq4B0W+B6G3k/8AQTVyqWr8aLfk/wDPvJ/6CaAMP4cII/h3oahgwFsP
mHQ8muprlPhpj/hW+g46fZR/M11dABRRRQAVBeW4vLG4tizIJo2jLKcEZGMip6gvruOwsLi8
l/1cETSt9FGT/KgDm7XStXkuNLt7i1srS101lcTwSb2mIUrtClRtBzzyfT3rb1fR4NZto4pp
JoXikEsM8DbZInHdTgjoSOQRgmsax8Uam8uknU9DWyt9SYpHILoSFGK7kDAAfeAP0rqaAMe2
0FbNrRYLu48qMyNcLI+43LOMEv7554xUOmeE7DS7y3uI57yUWkbRWkU025LdD1CjHpgfNk4F
b1FAHJaco/4WprrDr/Zlpn/vuX/Cutrj9Nb/AIuxro24/wCJZa8/8CkrsKACiiigAooooAKx
fCf/ACL0XAH7+foP+mz1tVgeDJDL4YgdhhvPuAR9JnFAG/XmXxa3C98KMse4jURzjkfMlem1
5p8WXCXfhYmRk/4mI6d/mSgD0uuc8fnHgHW+cf6K4PGa6OuV+JRI+HGvY6/ZW/pQB0dkAthb
gDAESgflU9V7Ak6dak9fKT+QqxQBW1FY3064WWOeSMoQyQEhyP8AZIIOfoa57wlbmKSZpbbX
YpQXCtqVw0gKbuMDcRnGO2cVqeJYJ7nw/dw26SuzgBlhfZIU3DdsP97bnHvWR4cgs11nzdKs
dTt7X7LtmN6JkBbcNoVZO4w2SPUcmgCz4g8SXejanb21rYHUPOiZjBBnzUx/Ge2zse+ema19
Hu2vtJtrp5oJmlTcXgB2HPpnnjpXKeMf+EmOplNHe6WJ7dPJME0KKJA5L79/PKYAIB5rqtGD
jR7USfat+z5hdurSg/7RXgn3FAGfqfhiPULq5mS+uLZb1FivI4wpEyL0HIO04JBI7H6U6TR7
25EyNqU9skd0ktn5G0FEVQNjcfMpO7g+tblFAHOw+E440ad76aTUmu/thu2Uf6zZ5YG3pt2f
Lj0755rO8T6Yuj/DXxEhnkuJpreaaed8BpHYYzgcAdBgdhXZ1y/xGJHw617H/Po1AG1ov/IC
0/8A69o//QRV6qekENotiR0NvGR/3yKuUAFFFIzqgyzADOMmgBaKKKAOf15gNf8ADOQDm9kA
9v3EtdBXPeICR4g8Ljsb6T/0nlroaACvMvhK6vf+LPlAZdRwSFx616bXmfwjcPP4rIUqf7Ub
IJoA67xsqN4H1sSfd+xS5/75NWPC/HhPRwP+fKH/ANAFVPHb+X4C11/Syl/9BNW/Cxz4S0Y/
9OMP/oAoA1qKKKAMLwdIZfCtm5jEed42jt87Vu1geCmLeErEnvv/APQ2rfoAw/Fw3eHnB/5+
bb/0fHW5WN4pXdoRX1ubb/0fHWzQAUUUUAFFFFAHmmvwJbXWoWkmv6hosNzI7RpewRtZysx3
HEmMgE9iwI5xXX6levH4YWdp3eaQRoj6cygu7EABC+Rgk9+1YcjWLWOpa/qcIuLy2uZUitbm
4LJGVcqiqn3VZhgjjPzCtTXrPTrLwzLEmmJ5c00ZWCOTyMSs67SGH3SGwcj0oAp+C7i3RY7Z
JtRzPA1wsN08bqh81hIAVA+YMec8cjFdhXK+EdMubCW4FzYzJtUJHc3F+Ll2XOdowBtGT+Pe
tfXNQm06xjNsqPdTzx28IkB27mOMnHYDJ/CgDTorK0m+uZrq9sb4xG6tWU7oVIVkYZU898hu
M9qo6Z4ibVPEF1axXVisEEkkXkHJncpjLA5xtyemPxoAzvCGD4z8aMD/AMvsI/KIV2lcFoWr
6TpPi3xd9uv7a1Z7yMgSyhcgRDnr9a6IeMPDZYqNd04sBkj7QvA/OgDborFTxf4bk+5runN9
LlT/AFpW8W+HE+9rmnrn1uFH9aANmisZPFnh2T7muae30uF/xp3/AAlfh7fs/tvT92M4+0p/
jQBWn/5KFYe2l3P/AKNhroK5uC90/UvGlvPZ3sFw0enzIRFKGwDJGeg+ldJQBS1nd/Yd/sba
32aTDeh2muO+Dh3fD6B95fdcS5J9Qcf0rsdYwNEvy2cfZ5M46/dNcP8ADHWNJ0/wLaxXGpWc
DGWVgskioQC56gmgD0WiskeKNAPTW9O/8CU/xobxRoCjLa3p4Hvcp/jQBrUVkDxX4eIyNd00
/wDb0n+NOXxPoDfd1vTj9LlP8aANWisweJNDPTWdPPf/AI+U/wAaT/hJdCz/AMhrT/8AwJT/
ABoA1KKzB4j0M9NZ08/9vKf40f8ACSaF/wBBnT+P+nlP8aANOisw+I9DHXWNPGf+nlP8ad/w
kGi7tv8Aa9hn0+0p/jQBo1S1n/kB6h/17Sf+gmmf29o//QVsf/AhP8aqaprOlTaRexJqlkWe
3kAAuE/un3oAz/hnn/hW2g5/59R/M11dcv8ADqPyvh5ocf8AdtgOvua6igAooooAKZNGssEk
bpvV1KlfUEdKfSMoZSpzgjBwcUAcN4dsLj+2EhnstQMemt5ai51FZkhJQMCFCgsQrAAknGTX
dVk6f4c0/TLprm2+1CVzucyXcrhjgDJDMQTgAUa7d3sKWdrp7xRXN5P5KzSpvWIBGYttyMnC
4xnvQBrUVi+HdSur2O+tb8xNeafcm2leJcK/yq6tjtlWGR61T8Oa9caxfXHm3loIw8gjsxA6
TKqtgMSx5BHPC4560AVdNH/F19ePpptqP/HpK7CuHi1Cw034oa5JfXdvah9PtQrTSqmcNJ6n
3FdB/wAJZ4d/6Dum/wDgUn+NAGxRWSvinw+5wuuacfpdJ/jTx4j0M5xrGnnHX/SU/wAaANOi
sv8A4SXQv+g1p/8A4Ep/jS/8JHoY66zp/wD4Ep/jQBp1z/goAeF4cNuBuLk5+s8lXf8AhItE
OMaxp5z0/wBJT/Gqvg94ZPDFrJburwu8roy9CDK5oA3a8z+Ldu9xdeF9hHyX4Y5/3kr0yvM/
izIIrzwtJIQIRf8A7wngAZTnPagD0yuV+JWB8ONdz/z6tW4da0pc7tTsxjrmdf8AGuY+IGsa
Xc+Adbhh1Gymla1YLGk6sSfoDQB11jn+z7bPXyl/kKnqK1GLSEHtGv8AKpaAMjxOs7eHrsW5
nDEDf9nBMpTcN4THO7bnGK5jTdR03RtdhWws9eSznt8Sma2uZVZ9wCctkqfvZ6dRXW65Z3Go
aTLbWsphndkKSA4KYYHPQ9MdO/SmaOlw0Qum1htQt5lzGTCiAe4KgfrQBznjzR11B7a7Sw0+
Se2Uutxe3ISML3WRCPmTv14NdTo6Kmj2ipbW9svljENuwaNPZSAMiuU8TabaX/ine+q2Ftcw
QQSLHfQh1UCRjlcuOpGD7AV1Wi262ukW8KTwzqqnEkKhUOST8oBOBQBforltS1PVXvNXexuI
4bfSY0ZldAwnfb5jAnqo2lRx3Na19LqNzYWr6T5SPO6F5ZefLjIyWA7nsB70Aadct8SM/wDC
uddwcf6KefxFVv7d1W30rUYpJluLiDUFsob2K3yCrbSXKDum5gccZWq3i+5F78JdZlF+l9m3
cGYR+X0boVHQjpj2oA67RwF0SwA6C2jA/wC+RV2sjTNV02PSbNG1C0BEEYwZlH8I96tf2zpe
cf2lZ/8Af9f8aALtHWqY1bTWOBqFoT7TL/jS/wBq6dnH2+1z/wBdl/xoAt0VU/tTT/8An/tf
+/y/40DU9PPS+tj/ANtl/wAaAMjxAf8AiovCwx/y+yn/AMl5K6Kua1m6gm8SeGUimjkIu5SQ
rAkDyJK6WgArzH4Q5E/ivIIB1NmBPcc/4V6dXmvwrmhSTxQzzxru1RzsaQZX2P45oA6jx7n/
AIQDXsf8+Mv/AKCau+GMf8Ipo+P+fKH/ANAFUfG8sUngbW0WRGLWUoADjn5TWh4cKnwvpJVd
qmzhIGc4+QUAadFFFAGB4KG3wjYjOcB//Q2rfrA8EnPhGx+j/wDobVv0AY3ij/kCf9vVt/6P
jrZrH8TZ/sYYAJ+12vB/67x1sUAFFFFABRRRQBmy6Po8urJey2Vq2oKNyyMg3j3/AEHPtVXx
ZKkeguj2lrdLPNFB5V2f3Z3uFy30zn8K5O50dJJ76KfQbybxBJdmSDU1TACl/kZZs/IqrgFO
vB4Oa7PxHFay6DcLfTQxQgBi80IlUEEEfIevPbr6UAZnhbS20+8vXMOjw7woK6azfNjOCyng
H+damv2Fzf6YBZFPtkEqXEAkJCs6MDhiOx5H41y/hq8ubAPLF4QVbWVwovbC2W3aVf7zQsQ4
A/H6V3lAHMWf9paXdT6jqNqslzqd3FD5NrIXWCMLtBJYDPcnA70psNd1DWdOa/isYbawnafz
7eRi05KOoXYR8o+YEnceldNRQBx/hXZL4s8Xkqp23sagkcj90uR+ddZ5EOc+UmT/ALIrkPBv
/I0+Mj/1EUH/AJCWuzoAjFvCvSGMfRRQ1vA4w0MbfVRTznIwRjvS0ARfZ4B/yxj/AO+RSG1t
2628R+qCpqKAOdaNYfH9msUaoraXOW2qByJYsfzNdFWDL/yP1pwf+QZNz/21ireoAo60QNB1
At0FtJn/AL5Ncb8IoIrj4c2LTxxSt5kgyVB43Gux1tQ2g6grHANtICf+AmuY+FCOngK1VpVl
AmlCuowCN5oA64WFmOlpB/37FBsLNhhrSA/WMVYooAq/2ZYDpY23/fpf8KP7NsP+fK2/79L/
AIVaooAq/wBmWGc/YbbP/XJf8KQ6Zp5GDY23/flf8Kt0UAVP7K04dLC1/wC/K/4Un9k6b/0D
7Tnr+5X/AAq5RQBUOlacethan/tiv+FB0rTicmwtf+/K/wCFW6KAKf8AZGm/9A60/wC/C/4V
S1jS9PTQ9QZbC1VhayYIhXj5T7Vs1R1r/kA6j/16yf8AoJoAxfhwSfh1oJY5P2Re9dRXMfDp
Cnw70JT1FotdPQAUUwRosjSBQHcAMfXHSn0AFQXgnaynFsQs5jYRk9mxx+tT1BeRyy2NxHA+
yZ42VGzjDEcHNAHBeGTfnV47dTrQa3u3ec3pO0xtCm4MSNrHzOVC9Bmut1+wvrtLO50x4Re2
c/nRpOSI5AQVZSRkjKscHHXFceNNuPtmhR3+mX08cM2+Vhqhu1OFK7mjY9NxU5A49q9HoA5j
ToNQ0aUi4hSe91i8klmkgGY7bEeEz03KAirngkmpLTTdZutes9Q1cWUYsYpEj+yu5MzPgFiC
BtGB93nnvxXR0UAcXp9tDP8AFLxEJ4Y5FFhaYDqGxzJ6/Sup/szT/wDnxtv+/K/4Vzulpj4n
+IXyebCz/nLXW0AVP7L0/OfsFr/35X/ClGmWAGBY2wz/ANMl/wAKtUUAU/7J03/oH2n/AH5X
/Cl/srTv+fC1/wC/K/4VbooAp/2Tpv8A0D7T/vyv+FZXgcg+ErTChQJJwFAwAPOeuhrA8FqU
8K2wP/PSc/8AkZ6AN+vMfi1AJ9R8KoxBjN6QyMSA+WjwDXp1ecfFC2ln1jwk6l/Ljv8ALhcf
3o8ZoA7v+yNMJz/Z1pn/AK4L/hXKfEnTLCD4ea3LFY20ci25KukSgg5HQgV29cn8TAG+HGuA
9Psx/mKAOntjm1hP+wP5VLUVvxbRf7g/lUtAGfrd++m6XJPEsbTMyRRCQkJvdgq7iO2SM1ma
JJfaZqEeh3kNgsX2YzWxsY3RUCkBlZWJxywwc888cVravam+0i6tVhgmMsZXy5yQjexI5H1F
YHg3TmtzdXb2EFuzs0G/7XLPIwjdlxuk6JwSAPWgB7ppr+N9RGopZkixgMQuFXJG6XcRnt0r
V8PXqahosNxFFHFCxcRCIYQoGIVlHoQAfxrmvFk1tL4js7fU10pbOJo2X7fDG/mbt+4qX6bd
qnjrmum8P3ct9odtPNHsfBU4TYGCkgMF7AgZHsaAMvVfDupXN1qa2N7BBaarGqXO+Ml4yFCF
k5wcqMYPpS3ja5qNrqul6WsFh5DRwW95LubchQFyoGMMucDtmumooA5yz07XNM0O3tbL+zEm
t24jJkKSrjncxywbOSTzmue8W6fc6N8J/EH2ySGa6uWaebyY8IGkkXIAPOB0z+NeiVyfxMTf
8OdZX/pkv/oa0Aaun6JpX9m2pOl2QJiTP7hf7o9qkbw7ojNubR7An1Nsn+FXLHB0+2x08pf5
Cp6AMv8A4RvQ85/sawz/ANeyf4Uh8MaA2c6Jpxz1zbJ/hWrRQBi/8Ih4azn+wNM/8BU/wpV8
J+HUBC6FpoB64tk/wrZooA4zUtG0rS/FvhZrDT7a1dridSYYgmV8h+Diuzrm9eUt4r8LEHG2
5nJ/78PXSUAHavIPhVpOl6z/AMJR/aFhbXeNSwPOjD8YPr+Nev8AavM/g+gSLxLt6HU27dOK
ANHxr4T8O2ngfWp7fRrCCWOzkZJEt1BU46jFdN4Zz/wimj56/Yof/QBVHx8M+ANeGcf6FJ/6
DWh4cwPC+kgEkfYoeT/uCgDTooooAwPBXPhCwPUEOR/321b9YPgsAeD9MA/55f1Nb1AGH4tf
ZoaZGc3toP8AyYjrcrD8VjOjwgjP+n2f/pRHW5QAUUUUAFFFFAHnEdl9inuNVuNLsNStY9Qk
ma/S/YOv7wjlCu3KdMZ/hrqfFqXEukwR2k8cE7XtuEkkXcAfMU9O/A6VyztGb2+8NRatK2ni
4P2i3GlzvPGJG3bBIBtCE5wxHTvXW+KBD/Y2XuXt5UlRraSOPzG80HKgL/Fnpj0J6UAP0z+0
Yb6W21PVrO7kMYkSKG2MTKMkbj87ZHateuT8KXLandvqV5e/aLyW1iaJRaGBI4WycKCTkkj5
uTjAHHfZ1zUZtOs4vsyRvdXM6W8Akzs3N3OOcAAn8KANOisnRdRuruXULO+WIXVlOI2aEEI6
soZWGfY4PuKjXxAkviv+xIIi4S3eaWfPyqwKjZ7n5sn04oAx/Bu3/hJvGWD/AMxJc/8Afpa7
KuJ8DsD4j8adQf7VHU/9M1rtcj1oAWiiigAooooAxJT/AMVvajH/ADDpjn/tpHW3WBKf+Lg2
q5/5hcp6/wDTWOt+gChrjbNA1FsZxbSHHr8prm/hZIJfAVo4RUzLN8q9B+8aug8R4HhjVSW2
j7HL83p8hrnPhOrJ8PbIMDzJKRkdQXPNAHbUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABVHWsf2FqGe
B9mkz/3yavVm+Ic/8I1qmOv2SXGP9w0AZ/gIY8BaGPS0T+VdFXN/D7d/wr7Qdxy32KPJ/Cuk
oAKKKKACqerKjaNerJc/ZYzA+6f/AJ5Dafm/DrVyq99Zw6jYXFlcLuhuI2ikHqrDB/nQBw+g
6doZvNKutOCwXMlwzyy/ZWi80rEFZUJ+6rEq+CTu5NegVzGl+E57O/Se91Q3scMxmhjNuiYf
bsDMR1IXgdK0Ncvr63ewtNOSL7TeTmPzJVLLEoUszEAjPTAGepoA16Kx/Dmo3l/Z3KagsIu7
S5e2kaH7r7cEMBk4yCOM8VHp/iD+0fE19pkUB+z2sKMJznEjliCF9QMDn1oAz9K/5KZ4iOR/
x42Y9+stdZXIaKUPxO8UY++LWzB/KSuvoAKKKKACikJABJ6CuKf4s+Do3ZX1KRdpIJNu+Mg4
64oA7asLwa6v4WtWQ5UvLj/v69Yo+Lfgpgf+JscjsbeT/wCJrR+H0qTeBtNmiJMcgkdMjsZG
IoA6avNvijIq614RRig3X+RuUno8fT869JrzD4rIH8ReC8swxfHAHf5oqAPT65T4lkD4c65n
vbkfqK6uuS+J+7/hW+t7V3HyOn/AhQB1MHFvEP8AYH8qkqOD/j3i/wBwfyqSgDO14IdCvPMt
47hPLyYZY2dX9iFBP5Cud8DXenaoZ7/SNMg0+zZdojW1aN3bPJLYAI4xgZ9/Sug8QTRw6Jce
ZDNOJNsSxQvsaRmYKFDZGMk4zWX4fU2WsTWc+mJp0ssPmpFbT77d1DYJC4G1hlc8DOe9AC+K
PLM0Pm3V0ihflSLS/tQz652Ng1p+Hrua+8P2VzcPvlkjBZvL2bj67ex9qzr61n1fxBcW0Wsa
lYC2gjbbbSRhW3FucMhPb6Vd8MNA3hyzFt5piUMimVtzNhiCSe+SM/jQBr0VzmreJ59NuLt4
tNa4sLAKbydZQGTPJ2rj5tqkMeR14zWhrGqy6dBb/ZbOS8uLmURRRqdq9CSzNjCqACc/h3oA
065L4nDPw41oZIzEo4/31p48XzGIW39ls2rm8ayFqswMe9U8wt5mPu7CD0zk4xmsrxhqp1r4
VazO1tJaXEZMM0DkExyJIARkcEehHUGgDuLNPLsbdB/DGo/Sp6ZCMQRjOcKP5U+gAooooAKK
KKAOe1z/AJGnwzx/y3n5/wC2LV0Nc7rf/I1+GR/02uDj/tia6KgArzf4R7jD4jYqAjamxQj+
IY616OehrzH4MqBaeICOWOotk56+lAHW+PZDF4B11xjIspOv0rR0Bt/hzS24+a0iPH+4Ky/i
D/yT3XuM/wChSfyrR8NHPhXRyf8Anxh/9AFAGpRRRQBieD12+EtOA7Rf1NbdYXgwk+D9MJ6+
V/U1u0AY3iYZ0yAf9P8Aaf8ApRHWzWN4lkEenWxIzm/tF/OdBWzQAUUUUAFFFFAHn2otK3ji
2Pn+IEuklbyfJtIfKeIFQ4J6sgyOvIzkV03iuO3fRGMzXSyJKj25tFDS+aD8u0HgnPY8Yzmr
EGg2NvrMurATveSKV3Szu6opxkIpOFBwOgHSqfjAxjRUZrm6t5VuYjBJaw+bIJNwwAvfPT8a
AM3wXbJb3E8d0dS/tGCFIwt/FGhWEkkbPLypBOc8k5HPatzxBYXl9Ywtp7Qi9trhJ4fOJCMQ
cEHAJGVLDPqRXPaNBrOo6tNff2rqMBXywY73SkiUx5JKKc5z6n6V21AHNWAvNO1d7i+s0Nzq
9ztb7PJvWBEi+XcSBnoe38QqGw8IT6b4mtNQi1e7mtIorhWgmKnLSOrZyFyec8k54WurooA8
78M6BpmqeI/GT31msz/2nsJZz08tT26da6Q+B/DZbcdLj3Yxne/+NZfgj/kYfGZxj/iagdf+
mSV2lAHPf8IP4cIx/Zq/9/X/APiqdJ4L8PynL6eDxj/XP0/76rfooA50+BvDZXadNGB6TSf/
ABVO/wCEJ8P4x9hYfSeT/wCKroKKAOS07RbHRvHKJYwmNH0x926RnP8ArV7sT611tYTbj48j
4+VdMbn6yj/Ct2gDM8RlR4Y1YtjaLOXOf9w1w/w38LaTfeBbG4urd3ldpCStxIB98jjDY7V2
/iUovhbVjIAUFnKWB9NhrC+Fv/JPdO+QIN0uAP8Aro1AGl/whehf8+sv/gVL/wDFUn/CFaD/
AM+s3/gVL/8AFV0FFAGB/wAIXoWMfZpv/AqX/wCKpB4K0IdLacf9vcv/AMVXQUUAYB8F6GV2
m3nx/wBfcv8A8VUY8D6EDnybr/wNm/8Ai66OigDnj4I0I/8ALG5H0vZh/wCzUf8ACE6H3huj
9b2b/wCKroaKAOd/4QfQ858q7/8AA6b/AOLpH8DaG67Sl7j2v5x/7PXR0UAcx/wgOgjouoD/
ALiNx/8AF1T1vwRosOgX8kaXm+O2kZSb+Y8hT1y/P412dZfiU7fC2rn0spv/AEA0AU/Aqsvg
TQw2d32KPOf90V0FYPgo58D6GfWyi/8AQRW9QAUUUUAFRzuIreSRpFjVULF26LgdTUlUdZvG
0/RL+9QLut7d5Rv6cKTz7UAcz4X8QXOp6q1pc69ZXTopZY4LYBZ07Oj7jwO4xkVva1Y3ty1l
d6e8X2qzmMixzMVSQFSpUkAkcNnODyBXNWmu2FjqumOniy1vorxWM0cssKrGu0tvXaARzgYJ
PX2ruUdJY1kjZXRhlWU5BHqDQBz+lWd/pr/ZLmNZZNRknubq5t22rC52gKoPJ44B/wBnNQaF
4OGg68buC/uZrRbFbVIp5S5BDliemMc11NFAHBW2jafq/wASvEv22DzTFb2gQh2UjKvnkEVv
HwXoB/5cn/C4k/8AiqoaFIX+I/itMrhIrMYA5+456/jXXUAYA8F6AGyLJ8+v2iT/AOKobwVo
LdbST8LmX/4qt+igDldU8N6dpunvPYQXEcwIG5JncBSed4ZuUx97vjOOa5p7KwQBhY2SoBG2
WCmPaSdmeMiIn/Vdyetdn4s50Nl2xszTR7Q8mw53AjZ6vx8oPBOAa4qO4eOZiUl8wSnYIyMn
OS7KCOZD0kQ/cGSMUwHLY2UqN58CeZufy0WOLzjceXk57fasdvuY5rq/h+qL4D0dUR0UQcK/
3hyevvXJfbFSJBHHF5f2Yrl5f3Zi29N2MiAfwzfeJwK6r4dHd8PtFI6G39c9z3oA6evMfirb
rda/4OhYZVr1gwBxxmPPPavTq8y+KFyYPFPgobC26+I47ZaMUgOwPhDRiSfJuASc8Xco/wDZ
q5n4geGdPsfAer3FstwZkhyvmXUjjqOzMRXodcp8SpRD8PdWYjOY1TH1cD+tAHTwf8e8ef7o
/lUlMi/1Mf8Auin0AZfiGSKLRZjLbyXBYqscUbhWaQsAmGP3Tuxz2rM8OxzWuqTQalDdLqDw
hkkmvPtCvGCMhTtXaQWGRtGcjk1e8VNbr4euPtAuTuZFiFqQJTKXAQITwDuxyeK5/SbC4n19
heX+v2OoCFZPKmuIZI5Yw3RSqkcHGcYPzDrQBJ40jRdRsri6s7NrAoYp7uS4kiaEE8bghG5C
cD2Oa66zQR2UCKIgBGBiH7nT+H2rl9atJNa1+6tFGlQraWsb+ZeWizu+4sSOSAEG38z2xW/o
V39u0OzufJSHfGP3aD5Vxxx7cce1AHPatYajG+uWFlYvN/bJDpc5HlwkxrG2/nPAXIwOc4rU
vdT1H+ztRi0nTZJb21kWCISMqq5Kqd4JPQBunXjFbtFAHFw6VcabBpWoW9heNJbXUst3FJse
ecyqQ0nDYznBxnoMY4rO8T2d5/wq/XJLyAW9zez/AGgwlsmMNIoCkjjOAM4r0WuU+JMnleAd
SYLn/VjH/bRaALI8FaIyhjDchiMki8mGfyaj/hCNExgJeDPpfz//ABddAn+rX6CnUAcyPAeh
qMD+0B/3Erj/AOLpf+ED0Q9f7RP11K4P/s9dLRQBzX/CCaIDkHUR9NSuP/i6T/hA9EyDu1Lj
/qJ3H/xddNRQBxbaDZ6N4w0A2ZuTvNxu8+6kl/5ZjpvJxXaVz+rf8jf4dHtcn/xwV0FACHoa
8i+GHh+w1ax1qSdrpSuosv7m5eIAjPTYRnr3r10/dP0rzL4LyK+ma/gnP9puSPTIFAFvxt4P
0u18Ea1cJNqJaO1dwJNQmdcjkZDMQa7Lw/n/AIRrS8qFP2OLIHQfIKyfiK+z4d682M/6G4/O
tbQDu8OaWw72kR/8cFAGjRRR2oAwvBv/ACJ+mf8AXH+prdrB8Ff8iZpRyTmEHn3JNb1AGF4r
BOmWmP8AoJWX/pRHW7WH4qz/AGZaAf8AQSs//SiOtygAooooAKKKKAPLz/bq67qNvs1kX1w0
fly7WNuHWZmBVvurGEwCDyc+td/rOkRa1YrbS3Fxb7JUlSW3YK6spyCMgj9K4FbDWRrt9CbC
/FzPNERe/agYSyzMwlzuyAIyF2Af7PvXZeLLm5tNEMkE81vH5qi4uII98kMR+8yjB6cdjgZP
agC7pmmy6eJBJqd7e78Y+1FDtx6bVHX3rQrlvB+qzarEsq3lxd2ws4A0k0OzE2DvwcDORjOO
Aa3NU1JNMtllMUk0kkgiihjxukc9AM8dATz2BoAu0VR0vVYdVt5ZIo5YnhlaGWKVcMjr1B/M
Hj1qlYeJoL/UIrX7DfW/nq7W8txDsWUIecc5HXIDAZFAGH4EIbX/ABowz/yF8c+0a129cj4L
Rl1bxYzJtD6uxXjBI8tBmuuoAKKKKACiiigDm9zf8LK2Z+X+yM/j51dJWEEP/Ceu+OBpijP/
AG1NbtAGN4uXf4N1tM43WMwz6fIax/hanl/DzTRnJzLk/wDbVq2vFIB8JawCcD7FNk5xj5D3
rJ+GQC/D/TQpyMzYO7P/AC1fvQB1tFFFABRRRQAUUUUAFFFc/wCJDczXmkafBezWqXk8iTPD
t3FBExx8wOOcUAbP2y1AybmH/vsUG8tVxm5hG7plxzXn/wDwpTwx3n1I+uZ15/8AHacnwW8L
IwbfftjjDTAj+VAHoUc0UwJilR8ddrA4rN8THHhXVyP+fKb/ANANcL8HLZbNPEtsikLBqTQq
xGCVXIGa7jxS5j8Jaw4GStlMf/HDQBX8D/8AIiaF/wBeMP8A6CK36xPBwx4L0T/rxh/9AFbd
ABRRRQAVn67NNbeH9RnthmeO2kaMbN3zBTjjv9K0KjnnitbeS4nkWOGJS7uxwFUckk0AcJ4Y
+x6hfJHNr8Oq74dz2raUkQzxznaMY9DXfKoVQqgBQMAAcCsrTfE+iavc/Z9P1KC4mwWKRnJA
Hr6dRU2qap/Z/kRRW0l1dXDERQRsFLYGSckgAAUAaFFZ+m6vDqWlfb0jkjC7hJEwy8bKSGUg
Z5BB6VX0zXHvr37Jcabc2UjQieMTFTuTOOxOCOMg+tAGH4cz/wALN8ZH/Ysv/RbV2lch4dBH
xB8YN6taYP8A2yNdfQAUUUUAYfi1mTQmYE4EqEjZkEZ6Fv8AlmPV/wCHrXCu5MjD92VfGUd2
TgE4y38AU5Kv1mziu78U/wDIFJ9JFJJkIA57qOZB6x/xdK4yPduIZmRVwGVkZ1GX+XK/xg/w
r/yx79KYEZRnsmeQNI4G8YhZsHBzJ5fduB/o/RSM4711nw9AHw/0Tb0+zA9Mdz2rl5DcJHMu
W81YsbfPKNu2kHEp+7IO854foK63wINvgPQx/wBOcZ657evegDoa8q+KxJ8Y+B0BPN6xx/wO
KvVa80+I8sR8aeC7d49zPds6n0wUpAel1yHxRz/wrrVdpwcR/wDoxa6+uT+JQY+AdSCjJPlj
GPWRaAOpi/1Kf7op9NQbY1HoAKdQBjeKfJ/sKQTLdEmWIRG0x5qyb12FckDhsHnisTw/Nd/8
JN5d3a6nNctaZe7v2hj8tNxwqRx5GSep9hXWXtja6latbXtvHPAxBMci5BIOQfwIBqjZ+HNP
07U/t1ksluxiELRI58tlBJHynoQSemKAMLxFpsmu67LClrohFlApMmoQNI77s8DDLhOOvPOe
K6TRbtb7RrS5WIRK8YwijAGOOPbjj2xXOa/Z2mqa9cRTQ6FvgtkBe/jLOVYnj7w+Xj866DR9
HsNKt82VtbwmRFDmAYRsDjAycCgDSorEvPEkNpcXK/ZZ5be0dEurhNu2EsAecnJwCCcdAa07
67Ww0+4vGjklWCMyFIwCxAGTjOOaALFch8TiB8P9RznGYhx/11WugudWhtrCC68qWXz9oiij
UF2LDIHXHT3rA8ezvJ8P7maSB4WZoS0UmCy5kXg4JH60AdYn+rX6CnUDpRQAUUUUAFFFFAHP
asGPjPw7joEuif8Avla6Guf1Nv8AitdAT/pjdN+if410FACN9xvpXl/wSYto+tk4/wCQi3QY
/hFeoP8Acb6V5r8F8HQtXYcg6i2CGzn5V70AdF8STj4ca9j/AJ9G/pWv4e/5FnSuMf6HDx6f
IKyfiNg/DvXATjNsRk+5FbejqE0SwQdFtowMf7ooAu0jfdP0paRvuN9KAMLwV/yJWj4/59lr
erC8F/8AIl6P/wBeqfyrdoAw/FJxp9n76lZj/wAjpW5WF4r/AOQfZf8AYTs//R6Vu0AFFFFA
BRRRQB51fR2Fj4xn1S78P6THZxgK97LdxKwk8zJcg85wR75Fdlq1xYnRmuLjUHtLVgri4ik2
H1GD715vdaTbCa6g0278N3s9vfBpBLZFZt7zEhDPuI3kjHT8K9E1udY9E8y5urrTySuXtUEj
q390Da2frigDn/h/qlzfvfi4vftYcJPH+9Z/JVs4jYEDDDGTjrmtjxOJo30i+jt5rhLO+Ek0
cK7m2GN0LY74Lg1X8F3P2qwklk1K+vLhgpmW6g8oRtz90bF6/j0rp6AOQ0XUxBd3l/c21zAu
s6gEsoXhKuQsIAZgfu7vLY8+2ar2E76v42s9RjtNVtp4rd4ry3u0IhgBGRsP3SxYDlSeM12r
Ro7IzIpZDlSR904xx+BNOoA868LaT/amr+LGfUNQtyuryLttpzGD8i/0NdMPC2GBGva4ABgL
9ryP1FZPgEP/AGh4uLHIOtS4/wC+VrtaAMD/AIRY7s/2/rn0+1j/AOJpB4XYHP8AwkGuf+BQ
/wDia6CigDn28LyMTjxFra/S4X/4mk/4RaTyyv8AwkeuZP8AF9pXI/8AHa6GigDktJsJNN8c
TwSajd3u7TUYNcuGZf3regFdbWAiA/EGZ+40tB+crf4Vv0AYnjIsvgnXCmdwsZsY6/cNcr8P
9ClvPBdhcrrOrWvmGX9zHKu1T5r9MrXV+MBu8F62OebGbocfwHvWZ8MlZPh9pgY5P73vn/lq
/egC6fDNycY8Ta0P+2kf/wARUZ8K3h6eK9cH0eL/AON10lFAHOQ+GL2Lr4q1uT/faH/43R/w
jF9uY/8ACV61z2zDx/5Dro6KAOYbwpqBYEeL9cAHbMHP/kOk/wCET1Ddn/hMdd+mYP8A43XU
UUAcv/wieo5/5HLXf/IH/wAbqjJpd1pPinw8Z9c1LUBNPMm25aPaP3LHOFUeldtXO67GX8Ue
GCCAEuJ2Pv8AuWH9aAOiooo7UAeQfDjTdR1W58USDXdQsduqOuIBGQ3Xn5lb9K6TxH4a1C38
MarNJ4u1eVUtJWKSiHYw2Hg4jzis74OqVg8SjPH9qPgenFdl4vCHwZre8ZX7DNkevyGgBvgz
B8EaER0+wQ4/74FblYng5QvgnQ1HawhH/jgrboAKKKKACqmqQLdaTeW7RySLLC6FImAZsg8A
ngH61bqG7R5LOZIwS7IQoEhQ5x/eHI+tAHF+DHuLjU57nyddjBZkuTfvBtLqAACinKkDGCBz
3rY8Qyzadqml6ulnc3cEPmwzpbR+Y6hwCGCjk8qAcetYngrSXg12/vH0ee0kUmCW4fVpLnzn
GOqsAD14Nd7QByGiXk+j2AguLCf+0dSkvL+K1yPl+bcI2boGIYe2c1FoBuL7xlPqsOnala20
9ntuf7QBXbKGBVYwT0wWzjjpXZlVLBio3AYBxyKWgDz3R9Pk1H4geMQL+8tdktrzbOFz+7PX
INdIfDc56eItZH/bWP8A+IrP8MwSR+NvGErhdsk9vtIPJxF/9euuoAwG8NXJ6eJdaH0kj/8A
iKj/AOEXu/8Aoatb/wC+4v8A43XR0UAcRrujTafZRvLrmo3oknVVhuVRzuwSPLKqNj5HDk4H
U1g2+yN4/KRstvKFIiNwVvn2kn5CP+Wh/wCWv8Oc12vjNZG8PSBA5G4b+R5e3Bz5oPWLH3gO
cdK4tY0kBWQjZujVvNC4xv8A3e/B56/uMdON1MBLnEenXTlYti25P76ImIKVbBZASTD2SIZZ
TyRXa+Bv+RD0Hp/x4xdP90Vxc6ny5fLMqXG+RkWBUafzNrbzH2+0/wDPTsR0rt/BalPA+hhs
7vsMOd3X7g60gN2vK/idEJvHfgpRPJC5uHVXj+8CWT147GvVK818fKG+IXgwH/n4Jx/wJaAO
nbw3qTOzDxbrCgnoFgwP/Idc5450rUNL8JXF1J4j1K6VJYcwzLFtcGRRg7UB7+tejVyPxMQy
eBLxR182Dv8A9NUoA61fujHpS0i/dH0paAMrxHDfT6LLHpwlM5dMrFKInZNw3BWP3TtzzWL4
MsNfs5p21n7R88KBjPdCbfKGbLKBwo27QcYyRXR6nqC6baecYpJnZxHHFGPmdycADPA+pqro
+uJqywH7LLAZrWO6TfjBDdRkd1OM/UUAXp7CzuWLXFpBKxGCZIwxI/Gp1VUQIihVUYAAwAKW
igDg9Tgvx/wkmhpY3Ly6vNvtrlYyYVV40Rtzfw7dpOD14xmuj1G7M8OqaPDBM1zHp/mK235X
3h1Cg+uV/UVs0gVQxYABj1OOtAHMahFawaLow1TSby8NuqMDbRmRoJAmMkKc9yOAa5rxFDeL
8IpotQNxEWuk8tZDmVYTcDYrk5+YKRnr0r02uU+I0bS+DLhFcKTPb5J9PNSgCZ/C9+8gdfFu
tIvHyL5OP1jpW8MagzZHi3Wl9h5H/wAbrpKKAOaPhjUSMDxdrQ98Qf8AxugeGNSH/M36yf8A
gMH/AMbrpaKAObXw1qYXH/CX6wfcpb//ABukPhnUyMf8JfrH/fFv/wDG66WigDjE0660/wAd
6MLjWLy/D2t0VFwsY2Y8vptUeveuzrntQBPjzQzngWl3n84q6GgBshxE5/2TXj/wg0y+vPDN
/Lb61c2Q/tB8rDHE2flXruU+tevzf6iT/dP8q82+CIJ8IXkhCjffPgKu0DCIKALfj3SdRtvA
esyz+ILy6jWDJikhhUN8w4yqA122l/8AIIssDH7hOP8AgIrnvibn/hXGt4/54D/0IV0tkNth
bL6RKP0FAE9NkOInPopp1Mm4gk/3T/KgDD8Dkt4G0Vj/ABWkZ/MVv1z/AIF/5EPQup/0GLr1
+6K6CgDE8U/8g6z/AOwlZ/8Ao9K26wvFRI06zx31KzH/AJHSt2gAooooAKKKqXeo21nc2dvM
5Et5IYoVAyWIUsfwAB5oA81khsm1yTT5NZt/7NnmjtvNFhKM7ZTIIfOz5ZYsSM9e3Wu78TnU
RpkY077TuMy+cbUp5oj5zt38Zzj8M1yuqaNrWl+HBpk2qaWumG8VY2ltZGba0uURiGHcgbq2
fEdjqd5oNqt9bx3qxXay3lrZggTQjPABOTg7SRnnGO9AEXgiDW4num1Rr5o5IYXzeTpITMd3
mbNpIVfucdK7CuX8JwwpcahNY6TPpmnyGMRwzIYyzgEMwjP3BjaPfGa3dR1K00m0+1Xsvlxb
1QHaWJZjgAAckkmgC3RVLTNVstYsvtdhOJYdzITtKkMpwQQcEEe9U9P8V6JquofYbK/WW4Ks
6rsYBwDglSRhsH0JoAx/AZH2vxVgg/8AE7m/9BWuxri/h9t+0eKyuedcnz+S12hIAyTgCgAo
qPz4v+eqf99Cl86L/nqn/fQoA8t8RTXuu6mLu016/sYUieNI7SUrFMFYh5OoICdHzycfLWT/
AGdrvlSBvGOpon7smQyt8ik4Rjh84k/g7j+Ota4y93eCUTiTzwZfOKiQtuHl7yOPN/55BeAO
Xptuhlnj8pXWcSyPGUkXzA+f3m3PBf8A56k/KOi0wLfw6tb608W61FqGrXGoXC2sG4XDlpLf
LSHYxJxnv8vFemV514CbPirU1UuYV061ERBzDt3SY8k9TH6Fuetei0gMTxl/yJOudP8Ajwm6
/wC4azvhpj/hX+mbcbf3uMenmvV3xuN3gXXRgn/QZeB/ums74W/8k20fjA2SYGc/8tGoA7Ci
iigAooooAKKKKACsHWSv/CS+Hc43edNj/v01b1c7rgz4r8MH0muP/RLUAdFQelFIehoA83+D
7o9l4iKAD/iby8gdeBXYeLWCeD9ZZsYFlNnP+4a4r4LDbpWvDIP/ABNJOh9hXY+NWCeBtdY9
PsM3/oBoAn8L4HhLRtuMfYYMY/3BWtWV4YUL4T0dR0FjD/6AK1aACiiigArO1+5jtNAvp5Ym
mjWFsxq5UtkYxuHTr17Vo1W1ExjTboymAR+U243H+rAx/F7etAHGeFba303UrWL+yktrmdrl
JGgvJJVUoV5w55DDvjqPeu8rzjwd/ZWn+IobXTX8NztcwSNI+m3DPImNp6MzYU59uldvq2s2
mjRRPciZ3mfZFFBGZJJGwSQFHJwAT+FAGhRVSHVLK40v+0orlGs9jOZc8ADOc/TBz9Kp6V4l
03WZ/ItXlErQidFmhaMyRE4DruAyv+IoAyPC5B8aeMfX7Tb/APooV11cV4RJPjjxtkHi6t+c
f9Mq7WgAoriPGPxCXwzcx29lYf2lKjYu0SQqbYEDaW4IG7PGevbNcx/wuXVvMZB4On3CQxAG
4wWcdVAK5LDuByKAPQ/FCq2mxZKBxOpjJfDhgDjyx0d/RTwe9cnD5cTgRuAuWwY2D4zIfM2c
c5PEp/5Z/wANZtn8QLrxhG9lPpH9nx+V56y+fuEgGVPzhf3a9f3ozt+tWTH8krS+Yyfx+YWR
RtYYJwPl4wFGf3/emBJdyW39mXDs1vt+ysjLLLtjMY3bNzgZWHP3HHzOetdl4QGPBmhjOf8A
QIec5/gFcFevKlhdM0hykDHAhMu44bIEZ4YjvCeIutd54Oz/AMIToef+fCHp/uCkBt15t45J
/wCFm+DFG3mR+D/vLXpNeZePTGvxN8EMzYcTMACOuWT/AANAHptcp8Rio8F3O5A48+3GCP8A
psldXXIfEwkeCZyCB/pFvkk/9NkoA6+iiigDO163S50W5RrSa6KruWKBwkpYdCjEjDDscisn
wba28do88Md0fkWFZLqcSSKq5/dkADaVJOQRnJ71f8TXH2fSFzBNOstxDCY4JTG5DSKPlYEE
Hn1FReHbS1tJLo2+kX1g0xEkjXUu/wAxiT/ttz69OtAG7RRRQAUVVl1KxgvEtJbuBLmQZSJp
AGb6Cpbi4htLd57iVIYYxl5JGCqo9STQBLXLfEJQ3hCUFiv+k2+DjP8Ay2Suhub60s4BPc3M
MMTEAPI4UHPTk1zHxDnV/BnmwskkbXVt8wOQR5ycgigDr6KKKACiiigAooooAwL8f8Vzopx/
y53XP4xVv1z1/n/hPdEOOPsd3394q6GgBkpxDIfRTXnHwRuGufBt5KSTnUZcfTalejT/APHv
J/uH+VeZ/AmTf4Ju8KFA1CTAHb5VoA6X4lDPw61rnGIM/wDjwrprUhrSFh0MakflXKfFJivw
31jHeNR/4+tdXagC0hA6CNcflQBLUc5xbyn/AGD/ACqSorn/AI9Zv9w/yoAx/BZJ8EaGWBBN
lFkH/dFbtYXgsbfA+hjJP+gw8nr9wVu0AYXiv/kHWX/YSs//AEelbtYnigqunWm4cf2jaD/y
OmK26ACiiigArB8Q291HcWGsWVkb2ewZ/wDR1YK7o4AbaTxkYB9+RW9RQBxeo6he+LYo9Ks9
F1G0gaeN7m6vYhEsao6sQozlmO3AxxznNaXjOw+3aRCzvai3trhZ7hLqdoonjAOQzAH1B6Y4
roq5/wAWxySWNmYYYLqWO7R0s55AguSAfkBPGf4hnjK0AVPBEVklrctY6XptpExUmXTrnzop
Tg+wIIBHUd6m8WzxWVxoV9dMEsrfUAZ5GbCR7o3VWb2DMvPQEirGhQXj6hf6ldacNOFwI0S3
LqzNtz87beATnGMnhRzW3JGksbRyIrowwysMgj6UAcx4cvNPkn1WZZUWHUtRk+zb2x9o2xIr
FAeoyjflmqml3mmat4ks4rB7WGx0lZIrSJGG+V9uxtq/wooyPcnPbnqZ9NtbiazlkiBazcyQ
AcBWKlc/kT+dWQiKchVB9hQB514QstXuLvxO9hrEdnF/bdx+7Noshzxk5JHt+VTeL7jXdK00
2s+sQXUd+jwbFswJR+7OWUA4K92J+6vIrS8BIg/4SR1A3Nrlzk46421S+KEpj0ywG2SQGZz5
YX5CQhwS3qDyFz85+XvQB5DaeF9LCo8iiT5QS00x2E8KCeMiJs/u2HLEYIFSnwbpImSNYrxA
jeVgkCU8Z24x/wAfHORHnGOc1oQhN65ecNu83JQORIQA0hUH5nI4aL/lmOadDEimNUiR1UCJ
f9I+UIT9wSZ/1fHFz68UwOrdLWOJYYUWKOON1iEMmYgpI8wIduTGf+WrnlOg6U9YY5AQXZUT
Z82/YgVXAjDEDO0ZBhPWT+L1qx5qrYllMjzSKJHeSNkYEMMMU/hYfwxf8tevPNJBdtFcLId5
3tkuNzD5m67Or7urL/yx9qALHgJlfxnrrKE/49Lbcd5MpbMmfNXoj56oOB2r0avPvA8hfxdq
6/OAljagIyEhOZOBJ/y2H/TTv+Feg0gMDxwdvgTXSRn/AEGX/wBBNct4AsvEb+BtMax1ewt4
NrhYnsS+3943feK6rxsxTwNrjAA4sZeCOPumqPwzkWX4c6LIkYjDRMdo6A72z+tAE40/xlk5
8QaXjPGNMb/47SLYeMgTnX9KYdv+JY4/9q101FAHM/2f4z/6GDSf/BY//wAdpDp/jTt4g0n/
AMFj/wDx2unooA5j+z/Gv/QwaR/4LH/+O077D4y/6Dmkf+C1/wD47XS0UAc0LLxnnnXNI/8A
Bc//AMdqultrUfinR21a8s7tQs/l+RbNFtbaOeWbtkfjXW1iam2PFOhL6i4/9AFAG3SHoaWk
P3T9KAPJvhjBrr6XrB028sbeNdUmXbPbNJnGPR1xW94stPFf/CIax9p1PSnh+xy+Ysdm6MRt
OcEyED8qr/CAxf2HrPklyn9qzcueTwtdP41k8rwPrj+llL/6CaALXhv/AJFfSP8Aryh/9AFa
dZnhz/kV9I/68of/AEAVp0AFFFFABUF4zrYztGMuI2KjZvycf3e/0qeqOs3a2GjXl0zSqIom
bMKhnz22g8E56ZoA5zQd1zrENxc6hp5lgjdfs0dgbaXLY5IZicYHbrmtDWp00/xFpeo3b7LF
IZ4XkOdqO2wqT6cK4z7471kaXpVnNfRwa7oEgvLiImK7u7gXEj45K7xjYRnOBgdcdK7ZUVUC
AfKBgA80Ac1oU1gNDa2u1jVL17q5S1kXl4TIxJ2dxhgSP9qm6BfWmu61JqisitHAYbW3K7ZE
iLDczA8jcVHHYAetdG1rA93HdNEpniRkR+6q2Mj8do/KpqAOE0i21KTxd4sbTbi2tM3cW8zQ
NKXPlLz94YFbbWfiz+HWdL6d9Pf/AOO1Q8KPu8X+MV9L2H/0StdfQB4nrcCNrt+tw5N1G/7+
ZVLKrHHIBPzk8BR/yx6mofsivdAPG7nJGA+0ggfc8zd9/wBbjowyOSal1y4dvE2qxBi5NxKI
1iARvlC7zGCPkwPv5/1gPFVJLtflcfZ2iEIcEx5j8rPyswAz5GT8sP3lPJpgbukQovnSeckn
+jhyRbuFXg5Yx9lHT7P1bG6tHEe6RAq5BUbXR5MbpOAf7+f4T0h74xWTo7yi9mVklEqsgfcf
NkEpXhS3ANxjOJs7Qpwelakci5j2IGkLSCIQoFBAb96VO75VHHmZ/wBYQSvWgBt5DFLa3JMM
pcQuo8uQo4YB8qr5wjjqZjxJ05rt/CkbReENGjYEMtjCCD1+4K4e5kh/sq8jdYPJFiWdni3R
LF82wlQ2TE2Tsj6p1Ndr4Pk83wXob8/NYQnn/cFIDarzD4grPJ8R/B8do6pcb2Ks4LKBuHUd
69PrzfxrL5fxO8HAEgs7L9Rn/wDVQB1TW/ivPyalpGP9qyk/+OVz3jO317/hGZTqV9p0toJ4
DIkFq6MR5q8Al2H6V39ct8Q5vI8GXUm/ZiaD5tuf+WqdqAOpopByAaWgDN1uCWazieGJpngn
jmESuFL7WBxk8VDps1zf6pNfNbXVpbiEQrFcMAXYMTu2gnHpnvn2p/iKxGoaQ0DwPcQ+Yjyw
IcNKgIJUHI9PXnGKo6Hp0Vtrl5c2WnSWFm8CRlXG3zXBJyFzwADjPGc+1AHR0UUUAcRqcdtL
ZeJ4ZcLfPdJ5RCgSZKJ5RX15HH0NdJr4jk8OanFLtObOUspGeNp5xVqXT7Ke5S5ltIJJ4yCk
jRgspHTBpWsbd777Y0eZvJMOT02EgkY+oFAGEyQSaj4dNyqNF9lk2FwNvmbUx1743frXM61E
F+GN6kUi+V/an+jO6jaim6G3A7qO3tXolzZ215CIbm3imjByEdAQDXL/ABCiit/A00UUaJEk
1uFRQAAPNToKANIW3inzG/4meleX/CDZPkfj5lAg8Vd9Q0g/9ucn/wAcrdooAw/I8Uf8/wDp
P/gHJ/8AHKUQeJ8c3+kk4/59JP8A45W3RQB5p4ltLnX5raO61K4tp4IpYw9k5iSZjjMgXfnb
Hj5lPJzxmsJ/BhcHzPEmsiMxwnc10eOTiRhu5D4wgHIJ5FdLeXCx6pebo9zJOGkMjKG3bwEE
gHRyOIsfeHDVCbp9kSgSyTBiIwpXzFkO/ftBGDLgnzV6L1XpTAi8IaOdM8bQk3l7ck21wGW7
nMjW5zCfLzkgt83JHGMV6dXnHhqcnxvYwHlU02YRsvKbd0XEZ6mPPRz8zEHPAFej0gI5/wDj
3l/3D/KvIvg7Drv/AAh0x0yfTo4GvXYi5id3B2rkZVgK9duDi2lPoh/lXmvwMXb4IuhnI+3u
Rx/sJQBb8fR+JF8E6iby60lrbavm+Vbybsbh0yxGa9Ah/wBRH/uj+Vcn8UGZfhxrBUgHy15P
++tdXBn7PFn+4P5UASVDd5FlPjr5bfyqaoL0kWNwR2ib+VAGX4PUp4K0NT1FhDn/AL4FbdZP
hY58I6MfWxhP/jgrWoAwvFf/ACDrP/sJWf8A6PSt2sTxQM6dac/8xGzP/kdK26ACiiigAooo
oAKwfFmn3F/pkJtLczT286zLtuzbMuAQSrgHnB6Hg1vVS1PSbLWbZba/hM0AcOY95UMR64PI
9jxQBzHhfxPoZZ7Y3+oJdPKIGXUJmkBlH8KScoT7KfwrtKhitLeC3jt4YIo4YwAkaIAq46YH
apqACimq6OCUZWAODg55pcjdtyM+lAHH/D0EQ+I8/wDQduv/AGWs/wCKxYabppEbsPPYEhuB
8hx8vrnGHx8h+btWl8P3LweIWP8A0HLr/wBlrM+Kiq9ppqExAs8oJ6SbfLJb5u0WP9Z329KA
PNoDKZAojflyo8twpGACyByvDgfM0vSQcZNS7ZJGi8hkkAUSiQW42bC3D+WFyYTyPs/UH5sU
7ZIFmDGARhFch8hCuV2llU5+z5x5QHO7rUyx3aXUSyfbPPN0AWVv3wlxk45x9r2nn+HaMdaY
HTmBooT5mQpCj5pC2GJBUM5YBpH42SDiPpxSxQsJQioQpYqRGdpwH+cBs/KR1kb/AJbY4pD9
nNqGHlsphYxfZ1xbsmcvtGc+Rn/W55zjHamh4maMsq7d8WFlO1CC/wAhbuF/54fkaANTwDg+
LNZYIwDWVqVYP+7cZkwY0/5ZoOyHkd69FrzrwAzHxbrweVXlNta+YCm2TcPMGZe3m9N2OOle
i0gOZ+IgJ+HmvY/583qH4ZnPw30PH/Pv/wCzGrPj9d3gDXV3Bc2b8noOKq/DEY+G+h/MG/cd
R/vGgDraKKKACiiigAooooAKw9T/AORs0H2W5/8AQVrcrD1L/kbNC/3Ln/0FaANykb7p+lLS
N90/SgDzX4LBh4d1fcFGNUlHHrha6vx0ofwJriscL9ikyf8AgNcz8HA//CPasXGN2qzEfktd
P44BbwLroAyfsMv/AKCaALnhz/kWNJ/68of/AEAVp1meHP8AkV9J/wCvKH/0AVp0AFFFFABW
Z4ha2Xw7qBu/O8j7O+/yMeZ0/gz/ABenvitOue8VahZRaXeWl/bai1s8BaSa1gZtg9QR3HX8
KAMDTra4uvEFnHcXviezuEtmMDXYtijqNm4fKD83TOeeDXoA6etcj4fkvLrVo5b241mfZEfK
+0WK28QBAyTjkt/jXWkhQSSABySe1AC0VHBcQ3MfmQTRypnG6Ngwz9RThIhkMYdS4GSueQKA
OO8Ibh4x8a7hx9uhx/36FdnXI+FI2Xxb4xYjAa9ix/35WuuoA8K8SFz4q1tSpMTXG2V7ngqc
DZ5mD0HJh28561GtxLHdrtt5vtAmIzFGPOEhB3Y5I+1Hnfnjb0rQ11Gj8W3+zY0q3TtGoUzG
Pcqg7cj94zDG4Z/dDkVQKrFkhFAaMqqCQgNCp+4Xx/qgfuz8M5wvQ0wL2gsEMx8u3EJtdihe
YDESQQC3P2XPLH7272rax5TSgkIoKBhOyEkB/wB2Hx0OP9TjqCN1Z+jNM0twS8w4WVpREUcy
DPzlMcS44FvjDfexWpC2N3IUbmIwTIV3PyBx82f4/wDnjnAwKAGSNI8NwHNwJCspT7OF83cV
fdsA4Nx/z0H3QOldl4L/AORH0LP/AD4Q9f8AcFcdcSCSwmxEjIbYxPDJOyh1w2AZB92Mfwzd
ZOldn4OGPBWhgdBYw/8AoAoA268w8fqW+J3gfaDxOxOPqK9Prz7xtKsfjzwkCF3NOQpJ/wBo
UgPQa5H4mf8AIiXn/XWD/wBHJXXVyvxGBbwReBQpJlg+90/1yUAdSOgpaO3NFAGLq19a3SXe
kwx217fqisbGabyt6kjnODx9AemKTwxoi6LphRoI4biV2eQI5cAFmKrk9doIHTtVPxBpd/4h
uG077JawWK4JvpTvm6f8sQPuMP7xPHoa1dI0ufS0kifVLq9hIHli62s6Y6/MACc+9AGlRRRQ
AUVBJe2kNwlvLdQpO+NsbSAM2emB17GnzTw20TSzypFGvV3YKB+JoAkrk/iQM+C7gf8ATxb/
APo5K6f7Tb/ZxcefF5JGRJvG0j69K5rx5Mkvgm4lglRlaSHa64YH96tAHVUUVHNPFbRGSeVI
0BxudgBntQBJRXmU3xls4cE6DqBDSGNeVy5GcgDqTxyOo4plx8a9NgkSIaNfSSMu4hHTA49c
9uhPQUASzRSyahdRKSN0zquJWcIDIMgNj94G/ib/AJY9qacYQyImAiHLyEDaC21SwHyqvaX/
AJa4wetO/tNNR8q9tIZE+2xmeBdpVmUlS20Z+QDB3j/lp2pZ5g8cUs7RqiokgcxkqqncAzJn
lCfuxjmM4JpgO0A7viHavtZWaxnLnBXfzCNxQ/6snH+r7de9ekV5x4cSRPHlsssTRlbKYkPy
wYmLIc5O+TGMydCMDtXo9ICO4/49pf8AcP8AKvMvgN/yIl1xj/T5OP8AgCV6dN/qJP8AdNec
/BNg/gu5YHI+3SD7uP4UoA2viiM/DfWf+ua/+hrXV2//AB7Rf7g/lXK/E84+HGs8ZzEo/wDH
1rqoP+PeP/cH8qAJKgvf+PC4/wCuTfyNT1Bff8g+5/65N/I0AZ3hP/kTtE/68IP/AEAVsVke
FRjwhoo/6cYen+4K16AMXxRu/s6129tRtM/Tz0rarD8VZ/sy0x/0ErP/ANKI63KACiiigAoo
ooAK5vxjbS3FlYv9muLq0hu1kure2z5jx7WHABBIDEEgdQK6SsLxRotxrlpaWsU7xwi4DXCp
K0bMm1hwy85BKsB320AUfCFnBDfanc6fZXdnp0wiWOO6V0YuoIZgr8hcFfToa0PF9xPaeDtY
ntnKTR2kjK6nBXjr+FVvDHh+50G4vI2neW1ZIQjySl5JpFXEkrZ6FjgYz/DXQzQx3EMkM0ay
RSKVdGGQwPUEUAcrplnZ6T4wtrLS0SGCbTGlnjjAAZg6hHPucvz3qzqsUQ8ceH5tuJmjuU3g
nlQoO0+2efwq7aeGtO0+G6WyjkikuIzG0rSu7qvOACxJAGeAOKsW+k28MWniQGaawj8uKZyS
33dpJ9cj1oA4nwZda1F/wkKWGm2lzEutXOWlvDG2cjsEb+dV/iDdapLYWUep2AtofOyrwT+a
vmYO3+EHeONg6M3B4rb+HQ22mv8AOf8AieXXPrytZvxZRTp2msyIVMzozNJjhkPylemD3f8A
g6igDg4540vQ2JzKGk2GNCW8zjcQCuDKR/rE+6q8jkU8+SzwEJAIxFGpLO3leQG4QPjItz2l
+9u4PFULdIWlaIlFBXGGkCqVGzC7s/Ko/hl5808E1MGQ3kLq0kkvmiTAt1LB8/f8vP8ArP8A
p36AfNTA7HzDJOZWklLu6tIZdqOHGPL3LjAm7Io+V1AJ60kL4uFeFjlpGbjBcfP8+Mjv/wAt
c/6roKkQSi3fahUKpAXzmdFJwzIJTyw9Zv8AlljaM01YrgHYzNg9Tl1+4+Mj129v+e4zmgDT
8CbW8Tao6sxX7BaKg2/u9oMmPKbrIg7MeTXoNed+AFb/AISvXnYqS1raniUtnmXnaf8AVZ/5
5/w16JSA5zx8xTwBrrAkEWchGPpXN/D7UvECeANHFrocN1CITsla+EZYbj228VvfEkkfDjXi
Dg/ZG/pUPwuBHw00MMMHyD/6E1AFz+1vFH/QsQf+DJf/AIikOr+KQpP/AAi0JI7f2kvP/jtd
JRQBzf8Aa/igf8ytCfpqS/8AxNL/AGt4n25/4ReLPp/aSf8AxNdHRQBzf9seKP8AoVY//Bkn
/wATSnV/E+P+RWjP/cST/wCJro6KAOcGr+JyefCsY/7iSf8AxNUxe6lc+MNEXUdNSx/c3JQC
4WUscJ6AY4rr6xNQBPizRT6RXP8AJKANukfOxsdccUtMl/1T/wC6aAPKPhTqerx6HqcVtpAv
I01CQGQXCx/NgZGD/OtvxprOv/8ACFa0JfDht4jZyBpmvI22gjHQcng1T+CiBPC2pFTnOovn
67EzXT/EA7fh/rxwD/oUnX6UAaPhz/kWNJ/68of/AEAVp1m+HuPDWlDGP9Dh/wDQBWlQAUUU
UAFc14sk1qfTrzTdN0Vrtbm3aMTi5SMKWBHRueOK6WigDF0nUdYubnyL7QJLGFY8+e11HICw
7YU5/GofGjMPDUibgsUtxBFOT08ppUD59AVJBPvXQVFcW8N3bSW9xEksMqlXjcZDA9QRQBz2
jQWtj4x1izsI0htRa20skUS4RZSZATgcAlVXP0Bqw2xPHkYVFDy6a5dgOTtkXGfXqambwzpi
6Pe6bbQ/Z4rxSJnRiXYkYyWJySBjHPatJLSCN45BGpkjj8pZCPm28cZ/AUAcBouoaxD408YR
6fpsN+q3cJbdciEqfKHHIOentXRnVPFHbw1bdM/8hIf/ABFZXg0f8Vv44b1vYB/5CFdvQB4T
rFxMfEWpLcxRI7XBaS2WUZ3FBuCnjyx975jjzulVEYiXLSowzv3i3XCKTwTHn5gRwLf+Dr2q
54ogY+K9VZ1+YXJLGbLDJA8sOB98H+DH+rIJbrVeKJhcMqPcMzSsjYkxIJurDf0+0AZ3S/dK
8DmmBr6NIJpLmOEbsRqCgn3sp5O0yKeWOOLjov3e1afmnzt29nlO4qApRiofJxz8mD97vP2r
K0eNNssitEUNsH2xoTE0HIyFbkW+esX3yckcVqRo5aUONgLIJFkXcAxceWWI+8SMCPH+rwN3
NAENxPGbO6BaEIICZC0TOiDDAFowclT2g6x9a73wUd3gbQTxzYQ9P9wVws0cskUiKkplEciq
IZFWTzADvAc8CXHDyH5WHC813XgsbfA+hD0sIf8A0AUAbteW/EtbkePPBU1tbeeyTudm4Lnl
MDPavUq8w+IUe74j+CXPAFw3/oS0gOqOteJxJj/hEsr6jUY/8K5jx/quu3Hgy9ju/DsllD5k
JacXkcm0CRTnaOe1emVx/wAUI/N+HmppnGTFz/20WgDr0OUU+opaan+rX6CnUAFFFFABRRRQ
B5/qot1tvGVxcFXv4p4zb7gN6fuk8oJ35ctj3JroNdUTahoFvcor2z3ZMysoKlhG7JnP+0AR
7gVfuNC0q71KLUbiwgkvIsbJmXkY6fXHbPSo7rw9Y31/c3N2hmW4hSF4XPyfIWIYDs3zdRQB
ydtYNqVnc6ZZXtnDFa61M9tDPFvjkRRlkCgjIWRz9MYqHxNqf234U3U8drFDLBdLAYovljLx
3AU7Cf4SRwfeuzn8OaPc2EVjLp0DW8P+rTbjZnrgjkE9z3rnviLa29l8OLm1tYY4YIngVI0X
CqPNTgAUAaX9teIhFuHhSRmzgAX0XI9etc3411HWb7w+YL7w6llE0yYmuLhJkB7DC/MGJwAe
gOCeM16MOgrl/H+9fDgkjSVmSdWxEMnGDu/4DjO7/ZzjnFAHmUK3DsV8yRG88pmKT955uPm2
nOPPC58x/uleBzUICPApEkJtzAduxG8pocjewyNwt8gb1++W6cVWjZPJd2jtXjMAYs7EIkIY
hQe/2fcBtYfMWxniprWR/MWNvPEnmbiWUed5wA2nHT7R/cX7pXqM0wOo3tLbQeaCr7YvM3YJ
DE/u/MIHJH/LLHA/ixVpJWMyYBSXzjtZCpcy4feEY8ebgfvD90jO3JqpaYewtHi2f6hljiid
VGMr5giz1U/8tSeV521IqK2ZJGgaIogYOwEZXJ8tWx0h4/dN1Y4zQBL4YYjx3pkY2hP7LmZN
gwpQtHjyx/zy4+Xd82c54r0+vM/DpMnj6wkfeZDZ3Pmlx8+/9znzeyyYxlBwBgjrXplICK4O
LWU/7B/lXjvwe1fUbHwjcRWug3upI14zmaCaEKCVXj5nBzXsdx/x7S/7h/lXmXwHGPAl0D1/
tCTPH+ylAEvxB1zVLvwNqlvP4Zv7KORUUzzSwsiDeOTscn9K9Ig/494v9wfyrkvioQPhvq+S
RlExj13rXWwZ+zx567Rn8qAJKgvv+PC5/wCuTfyNT1W1D/kG3X/XF/5GgCj4V/5FDRf+vGH/
ANAFa9ZHhQEeD9FBBBFjBkH/AHBWvQBieKf+Qbaf9hGz/wDSiOtusPxV/wAgy0/7CVl/6UR1
uUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBxvw6/48te/7Dd1/MVU+J+z7BYBwmN8hO6In5QmT83p
6x9ZB8oq38Ov+PLXv+w3dfzFUPip5n2LSsF1iM7Bm3DbuKHaoGP9aT9xuink0AcDHDE0qyyN
tjdd7F4vMBzt2nb/ABIf4YusR+Y1agb7PdJGwkE+8IC0oDh88r5uMCTHW45DD5etZ1uk8hQR
Ft7NIiqrFXDAL5mwdBKv/LVjgMCdtWY4oXmglEtssOyNz8pMPklsA7Sc/Zs9E+/u5OBTA7D7
PGLddiRENGzfJbkRsvG4iMn5YweWi6yEbhTMLEikxKSrLlXPDfN+7+pP8H/PHvQzGSQQnzWd
JirrKEMqS7AVUkHabjGNjfdCjnmq6v5sowU3DzcYAwoDYlPPAGT++9T92gDT+H+P+Eu8Rr+7
LLDahyseGLfvM72/5aMO7jg16LXnfgFJP+Eu16R5JHRrOzMW4gpsPmEeVj/lnz8uefWvRKQH
MfENtvw+1tsA4tjwfqKX4eNv8AaM2AMwdv8AeNR/Eptvw410+lsf5ik+Gn/JONC97YH9TQB1
dFFFABRVPUtUs9ItVuL6cRRtIsSkgnc7HCqAO5NeQp8X/Fdy6x2vheF2kllSMkuAwjGW4znI
BBNAHtVZmreIdH0Lyv7V1G3s/Nz5fnPt3Y64ryb/AIXF4qEbu3hm02rCtyXEjbViY4Vj7E9D
WnrUX/CUJbSa7aRvMsBi+yrgmF5FDFBn/lvjGwH5cdeaAOzHxE8Hkkf8JFYcf9NaqweJdG17
xppcWk6lb3jQW9y0oibdtB8sCuFbwzoty+46XaxuzI6kFeTEQuFx/CP+W2eBztrX8Iafp+m+
ObGOys7S3aWwuJX2E7zl05X1hJ+6TyeaYHqdNk/1bfQ06mSf6p/900gPOPgm0beE9RMQIU6n
L1/3UrpfiEUHw910yDK/ZHyK5f4HEnwfqDMcsdTlJ/75Sul+I4z8Odf/AOvN6ANfQCD4c0sj
obSLH/fArRrN8Pf8i1pX/XnD/wCgCtKgAooooAKKKKACiiigAooooA47wkVPi3xkBjcL6LJ/
7ZLXY1xHgz/kcvG//X/F/wCihXb0AeE+I59/irVQrhFimnETQDkYVfM8oHqevmj0xtzVWWNS
4Zmt/JMSK2QVg8stlMkci1JHyfxZ68VJ4jS5k8Y6wzDKS3LKwlITOzYU3dkx/Af+WmMGokFx
9o8xHdZfMaYt5RLbzwziPoZdvDQ9EAJFMDc0aN4r67YiZ2Mq5aXasvnYOOCcfasEbQPlK9cG
tQyIjxiNI8lpNnkbRuG8+YqDHTOTMT07ZwKxdMURJLBhdgg8lUhmJTyjklPM6+ST1nPKn5RW
mNxJEhE2CplMhMe4q2ELcfKV6Iv/AC26nrQA65e2/sq58w2jxrafdkIWEx/MYwxC5EAP+qbq
T1Fd14MIPgjQiOhsIcf98CvP5zstp5YQVmVHcMkG+QSMrbmCYw0jAYaHpH1rv/BWf+EG0HPX
7BDn/vgUAbteYfEMPJ8RvBSKQAkzMc/7yf4V6fXlvxELr8TPA+0fK05B/wC+lpAepVyPxOx/
wr7Uskj/AFXQf9NFrrq434p8/D2/HrJAP/IqUAdgn+rX6CnUicIo9qWgAooooAKKKKACiiig
ArlfiMEPgi8Em3b5kP3hn/lqtdVXGfFQZ8AXfJ/19v0/67JQB2Y6VynxEUv4VZRGsg85CUc4
BxyOcjkHBA/iIC966odBXHfE1ynhIEDIN1EpyAQMnA4PvgA/wkhu1AHmSfwSYcbG3LIIQ0nm
d5PLzzKBgNF0QfN1pYpEWEqltGsJXYoSXcAucmMOTymeTcdUPFVUaM7keMOdzRj/AEhRuwPm
Xfj5WHUz/wDLTkd6SG6thtKPGF2GSR1gVVaMYG4R4yI+xh4Ln5qYHaowWwtgPtGGiRw5Uoz7
SpDFcfuyuMqg/wBd70sJdW3Lu3lgTIi7nwdwL7cYd24Bjx+6AzgYqO1iMlhbyLG0bFIyFJLh
WJXZubJ3seiN0iPFOV2Mu5YtuXIQrlGaRd+4ISeHHO+XpIMgdaALXh0n/hP7EbWGLG4UgtuE
eDD8qseZB/01Odx4z8tel15Z4UyfiDZbUCx/2bMybeAV3RAMqdY4yc7UPIOSetep0gI5/wDj
2l/3D/KvM/gVj/hCb3ChR/aMnA7fIlel3RxaTH/pm38q8z+A53eBLl+7ahIT/wB8pQB0HxS2
/wDCuNX3jPyJj671xXXQ/wCoj/3R/KuP+K7bPhvqpwTkRgY/66LXYQ/6iP8A3R/KgB9VdSx/
ZV5nOPIfOP8AdNWqrah/yDbrIyPJf+RoAreHSD4Z0ornBs4sZ6/cFaVZfhqTzfC2kSYxusoT
j0ygrUoAw/FQLaZaAf8AQSsz/wCTEdblYvicgada5z/yELQcf9d0raoAKKKKACiiigAooooA
KKKKAKmq3L2ej3t1GQHht3kUkcZCkiuR0RLjTNb0H/T724/tawkluluJSwMqrGwcA/cPzEYH
HSu3kRJY2jkUMjgqynoQe1Ymj+F7fSLpbg3l1dtDD9nthcMCIIs52rgD0HJycKBQByfhvWbn
wy2s2d34c12ZpdUuLhJLayLoyMRgg556Vm+N9XvfEkdrFaeE9dCxLKzyS2RDNlceVweFfox6
gdK9booA+eGsdWUSn/hGddmysOUezYB8dUJB4WPAKkct/FU3k60t5HKvhzXsJc+YJRY4kyB/
rgOnmN0K/dxzjNfQNFAHiy6xqq2PlnwXri4t2Cxi2YqMnmEsfmKtjcX+8CcDilj1PUVnZn8K
+IpkZofvWp5AIIPTrF0X+/8AxV7RXKyePtJg8QPpdyTColMCzswwZBjKleqjkYYjBJ4oA43w
jrV3o+va1e3nhTX40uxEqtHZM5lZNwMjdApbI+UcDtXXHx/COvhvxL7f8S1uf1rrqzta1ePR
dP8AtLxtK7usUUSkKZHbhVyeB9TxQBxPizxUNb8KappkHhvxCZriBo0D6cwG7tk5pvg/xYdG
8J6bpd14b8Qi4tYAkvl6ezKCPQ5rsvDviPT/ABNp32uwlBKnZNET80Teh/xHB7Vr0AcefiFa
j/mX/EZ9R/Zr8UL8RLFzhNE8QsfbTXrsKKAPN/FXi2PWNBnsovD3iBmcqwjfTSBMAR8m4525
6bhyOorzwW1/Faui+H9UcIqFC9gy+cdvALAZHl9j/H/FX0XRQB89b72GT/kB61E7zSL5p07O
044l2YwSw+Up91eq81tQ+ILmC0jjbwzrqhLQgotu/wAp4/c7jzhsZ8z7w7V7XRQB4p/bssUn
Oga3G37oBhZsN49gPu+WOAOkn8VTaN4hjsvE9lfyaNriW8EFxAwNizkszIQ+QMgNg/IPlXHF
egat4107RtXjsrvKQ+YIprguoELsu5cr12kfxDgd66RWDKGUgqRkEHg0AcafiTpnONJ14gHG
f7Ofmox8TdHmEiLputkqCG/4lz8HHSuu1C/h0yxlvLgkRxgZ2jJJJwAPckgfjVDQvEdjry3C
W5Md1bSNHcW0hG+NgSOcEgg44I4oA8w+G/iWLwh4durPU9I1lJJb15k2WLkFSFAPt06VreNf
Hthqfg7VNPttM1k3FzbtGm+wkVQTjqcV6jRQBn6ErJ4e01XXa62sQZcdDsHFaFFFABRRRQAU
UUUAFFFFACHgVwWifbYn8PaxJqV1LLq8zpdwSTF4sGOR1CL0XaVUZHUZzXfVzmneELfT9St7
kXt1Lb2m82dpIV8uAvncRgZPBIGTwDQBy+na+PDfi7xX9r0fVpVur1JIpLWzeRWURqvX61tf
8LGscZOh+Ih/3DXrsaKAPn3Ubu8vdau7uDQtajhuJ3lCvZu5AGOGBHzlu2T+77VAk2pKhMmh
60EKhmItXB9AofbkOM5MvV8YNfQd1dW9lbSXN1MkMEa7nkkbCqPc0+GaO4gjmhkWSKRQyOpy
GB6EGgDwnTb67tpJVl0TVjnbEMacwXODmQoBjy8f8sfuknNX01oxqS+g67CmMkyWTvtwc4Pq
Wx8rf8suMV7VWT4h1yLQNKkvHEbPuWONZH2JvY4Xc38K570wPIZ9e32U0Y0XXxK0JwI7aRGJ
KnCh+ocZ+aXq4Fdf4e8c2OjeGNM0+80zXBNa2cUbkadIQxCgHBxXV+GPElr4m0pbuBGikHEs
L9VPqD/Ep6hh1FbVIDiV+J+juwVNN1xie39nOP51xPizxOms+NvDeo2mm6v9k02TfdB7KQNy
wxgd+legXXj3T7LxL/ZVxDIkIkMLXR6JKFDYK9QuGHz9K6sEEZHINAHE/wDC0tGwxOm64oXr
nTn4rnPGXjvTPE3hmbSdOtNVNzPLCB5li6gASKSc49BXrVFACL9xfpS0UUAFFFFABRRRQAUU
UUAYOurd3eq6XpsF1NawTGWWeSB9r4QDAB9ywz9K5LxDLd6j8L9UhufOuZrO/MBZF3ySJFcD
BIGMnaBmu61PSv7QktZo7mW1ubZy0csYUnBGCpBBBB/oKfpGlxaRp62scjync0kksmN0jscs
xxxkk0Acp/wtPRF+X7BrZwOSNOeuf8aeP9O1fw+LewsdZNwZVcKbB14Gc8kYx0B9QTXrNFAH
zHJqJDOI9IvWjCKn7yCXBHBKY5/cDgqnUHBNSya3cSFF+wauQjh98lufNPQGQtjHnAZCsflC
8da+h/7b03+2f7I+1J9uCb/Kwen16Z7464rQoA8FsfFlva6db2w07UVmitDEBDYsEBO0jZnk
I2MSAg7uoxU6+MLCcNHLY6gFKIjObB9p27j5bADPlrkbAOQcZPFe3zTQ20LzzyJFEgyzuwVV
HqSa4y58dm18WDTntS1phgVjiZ5doUN54xwYudvHOeaYHCaL420zTvFcOqXUGqC3+zSqWayb
ezMU5kxw0nycsOMYFdxH8W/C7g5OpLj1sJf6Cu5GCM1keItZXRNJlukSN5VKqA5wke47Q745
CA9TikBzk/xU8NPbSKp1Il1KrjT5euP92uO+F/jHRvCXhR9O1VruK5Nw8u0WcpG3aoz09q9N
8K+JoPEliX8lobmP/WLsYI45AeMkDcjYJBre2g9QPyoA8k8d/EPQ9f8AB99pmnNfNcz7FUGz
dc/Oueo9K9Zi/wBUn+6KdtHoPypaACqmqFhpF6U+8IHx9dpq3VTVGCaReu33Vgcn/vk0AVvD
YYeFtJDjDCyhyPQ7BWpWfoLB/D2muvRrWIj/AL5FaFAGH4qP/EusxjrqVn/6PStysTxT/wAg
6z/7CVn/AOj0rboAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigArK1fX7TR9qSx3FxcMu9be1hMshUEA
tgdhnrUmoaza2MotBLDJqMiF4LMzKkk2P7ua43SLy/8AENzZ6rpss1tqaJPbzm8tPMh2eYT5
bbWGHUgY5596AI/Dd3r8/ih7qC4S6sbwGZjJcM8c0fmbQ0Qx+6ZBgFD1z7Zr0ZmVFLMQFAyS
TwBWXpGl2nhvSJI/NUKGe4uJ2AQM7Hc7EdAK5fxD4h/tFbe50vWJLfTLeTbdzwJ88MrY8oyI
wy0Rzzjrkds0AM8Za0mo3dtoEE9qouljuIZJJm8m6BJUxMU5TOVKnox4q34N8NXMMFhqerSe
beR23lxlodkvluFJjlzncUKgA5z603wLpISK7u5dGbTYrspKbVwrRmQEnzE53KDwdpAx26mu
i1/W4tG0i9ug0b3FvAZREW5x0DEdduep9M0AWr3UbewMCzMd08qwoFGTuY4GfQe9eZsLjUJ7
SGQ3V5rs915GqadeRsbZrfcxOVI2qqjBVhyeOua0NY0K71zxFZWl9eWk18tt9stL21ieIxbH
TMbhX+aNt3ByCCDiu+sbKOwtRBG8zqCTmaVpG5OerEnFAEGkaPaaLYxWtonEcax+YwG9lUYX
cQOcDitCiigAooqtd6ha2RjSe4hjllJEMckgUyN6LnqaAINX1m20a3WSdZpZJCVit7eMvLKQ
MkKo68c1wttqmv3/AIxW+0u5FxYzq5iiklKwyRrtBjKbcxTKzHJb0xj0s2mq3niG9Wa1lmtt
VsL64hQT2LtEsZxmOTaRg42kNnt6Gus0TSDpUNzJPLHLeXcxuLmVE2KzkAcDJwAAB+FAGrXH
+MddVLa3063njjGoMUW783EYKsN0bsvKbhldwzg03xD4iju7TbpWqeVbwODfXFvzLbx87ZFV
hhk3Dk+mcVS8IabHqN7f6hcaeghvITFO6xq1tend/rYwTuUMOSMYJ55xmgCTwv4VnZILnVhC
7W0jeR+7/exqN8ZgZ2GZIgD8pOCeK7C7u7TSLAzTERW0QVcIudoyFGAO3IpL+/g020kkcqXS
J5EhDDdJsXJCjvwK4XXbK+8V22kwXl1ahdQQyWctgXV7WQKXDE7sSJwFPA5I9RgAg1SaW5vr
9Z7m7fXhdPFaaVICbae3JwoZB8pQr8xY8g59MV2+h+HrDQrfy7WFVbc5DEAsis24oGwDtBPA
NT6Tp7afZqkk00szAGQyTvKA2BkKWJOKv0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFIzBF
LMcAVFd3MdlZz3Uu4xwxtI21cnAGTgdzXnd/4k1TW9ShTTYkimsrpDcadcrucAYIlRkPzDEi
7l5I/mAO1LUNQ1600y71FBa6TqFxH9gezffNBId3lvIpUqysDyMHbx9R1XhHQD4d0KG0Lyby
imSIyl0jfA3bM9ATk46c8YpujeF7OxljvZ7SBL5dx227v5CM3VkjY4UnuQM8mreq+ItM0iVI
Ly6EMsi5UmNmVOcAsQMKMkDkjNAEuq6tBptvKTLb/ahC80UMswj8wKOefTkc47155pEN54i8
THWLG4DW9yjtKJojuj/1ZFtcIxxtwWKkAeuTnlktjqmpXp0i7E+qXkUoluS7KjWUoIKTwMQQ
EYDHln0+teogR28RkkZQQmZJWAGcDqaAI7Oyt9OtI4LdAkcSBF9lHQZ9BXK+JNSjvzFE/wBu
GjxXT22om1Vst+7BUkp83l/NyR3xUupazLqWoXNjYatbWMcNkl2ks0aulwrlvU8oAvOOfmHN
VvBfhiyihh1qFJIIrtEuo7MSyBIJCuH2jIBQ8EAj+mABvhTQjcXUt5dLLJZW7vDpz3KYmlt2
UArJuGWQEfLnnA5ruQMDA6UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFc94g1a5Waz0zS
7q2huryR4TcyjesBVNx+XoW6YBI9ad4l12fR4CYrC4uIwoMskP3kVmC/IMHc+Tnb7ViaFpF1
rNlcrqU1jqOmXNz9oWSS0GbhdoUZG4bHUrg/L1FAFDT/AAu3iDVZJtTMqyWc8kd0YZ2WOWbY
m24hx9xsAA88civRxhEAJOAMZJ5qptsNB0hzHFHa2NrGzlY0wFUDJwBXC+JNag1mwa/cahbW
umSAXlq4MUqbwpSZCp5ZAwO0+vIBoAl8Sa7aeIJoNOtbhJbB9khu4YDMttMHwFnQ8bW6YPII
5Hetfwj4Yl0zT7OTUZZJbmEFoo5MH7MzAh1Uj+A9Qp6VJ4R06/tkubvUra3iuboqWeFipmwM
B5I/uq5AGcf0q7retmztb+DT1NxqkNq06QqhbHHGcdz2HU4OKAJdY8QWWjS2cE8qG4vJ0hhh
3gM2SAWAPUDOTXFLpd9PdRra2l1Dr63rGTVpF3wyW3mliCwOGUoQAnGD6YzTZNOsvF2oW+n/
ANtvrFtJbm5efy0ZrKZSu1lIGF3fMDG2elehafp1npdqLaxtoreEHdsiQKMnqcCgBdPsLfTL
GOztU2QR52LknGSTgZ7c1ZoooAKKKKACs7Xzjw5qh9LSX/0A1o1na/8A8i5qmcf8ekvX/cNA
B4fTy/DelpnO20iGf+ACtGqOi4/sLT8Yx9mjxj/dFXqAMXxO23T7Q4z/AMTG0H5zpW1WH4pO
LCy686laf+jkrcoAKKKKACiiigAooooAKKKKACsY+J9OW2uZpWlh+yziC4SSM7oSTgMw7IeC
G6YOfWmeIotbSOK/0SZXmtVcvYyjCXQI6buqsMcfrWDpWhW+tWcOt2mrO+sNJ/pc7odrjo9v
JFnhQOAp5U8+uQChbx3XiewmFxo8S6tcOJY71JmELxqWRJAy91znZxnIP06vS9R023v/AOyL
dmuL9AovJoYGK+YFHMjgYDEDoTmtPTNMs9HsEsbCEQ20ZYpGp4XJJIHtk9K5LQ9d03wpaT6T
rk32K7juJpTLKhC3QeRmDoRwxII46g8UAQaxr13rehatNFa2z6HFJJaXG6UrcALgNIFIwCD/
AAN1Aznmr+leF5Y/MbWJ4JrZ42RlBObpmK/vZScfNhQAo4XtVOPw/c6/qMWvmzjtFN4HNnPu
VbmAABXlQf8ALUHJUntgEemh440y+u7SG7tbVNShtQ5m0uQ4W4BXAII/iXsDwfrigDo7q6S1
t5NskPmpEzossgUHHcnsOmTXD6Xq1/q0+p3ek6dY3kl3tiuN90pNo4XYUcc70/iBX7wNYuna
QmvJo+k/2rb6iLe0MsNzFbbXsHQriOTLHcp+6Ubn5eelek6JotroWnra2yqSSWkk2BS7Ekk8
dBknA7DigB2k6PZaRb7LW0toJHA81oIggc/QdvQdq0KKKACiisvXIdWe1jm0e4jS5gfzDBKv
yXC4OYyeq57EdD60AR/8JLp6i/8AOMsL2DhbhJIyGVSeJAO6HruHofSuOlmHiyXVEm0dLuVi
0Nhcw3JSK4ijlyRvGdjA4J/vAcVPpulSeKIJdfTU2h8RIxi2MpCWgB5tnj/iU9yeTncMcV2O
i6PZ6Hp/2SygSCJnaUxxk7FZjlto7DPagDN0maz0V7PSruY3GtTxILiWOJpGcgHBkcL0HIBb
FU9Y8R3c41qHT7CC6sdMQx3xecpIxKbmWMYIyFI5JGTxTNK1Kx8O6xrNtrMkVlc3V291HcTN
tSeI4C4Y8ZUfLt68Z71RuNKPjK9udXsoRDbK6Qxs7vGmpwgfOJAOqc/Kcdj2NAC+HvClxcW8
E+oXcVxYSQsDIMiS8geMqiOuAI1VW+6vGRmu4hWCytobeNlWNECRgt1AH+ArB8X6Pc6jpFvD
aRLPbW8gebTwxjF1GAf3e4dOxA6HGDXC2dmdb0/S9Ie8iltrua48q2iVvP0rG4j5yeQv3CrD
BzgUAb9jr9xqfia6vbHTYL25ithbyWwu499qwZiCG6MkgK8jpt5FdTouh2mnRi5+wWdvfyp+
+a2j2rk8kD2/n1qPw34ct/D1k0aiB7mRy8ssVusIJOOFUfdXgcVt0AFFFFABRRRQAUUUUAFF
FFABRRRQAUUUUAFYXiXV7jS9E/tSwktJEhcNJHK+BMnQqjA/f9OuSMd63a4S+8L/ANi+JLTV
rGzlvdL8wmbTVbK28rEfv4k6Eg9R2ySKAK2qa7qGvX2lRaVM9tFLeB7W9jUsqssT74LiPqpz
2P6EV0EkdrpAXxBr8+LtF8tVX50hZ9oZYgFDNuIHUE1r2+lWVpqN1f28AjuLsL57KSA5XOCR
0zz16nj0rH8UrNb3mj6uLeW6tdPnd54YU3OAyFBIB327jkDnBJ7UASap4lNrpVhPBbSQ3Goz
rb263iFBGzZwZO4GB06ngVzs2l6zrHii7D3FpHdWkce+Fwz20obd5UuzIO9SH+ViR0Oelat7
rlj4p8nSdJjj1GKWRWu3khYxRRA5OScfOcYUDnPPatPw5oLaDZXNoZvODzM6Ttkysp6b2Odz
DoD6AUATaTpmn6WzJDKJbxII4p5XfMjqudpf8zzXN+O/ENpHaW2mm9tY49Q2+VP52dsgZWTc
o58tsEFh0zXPSadL4b1qGPUL+HS/s8M7xauY/MOpbzuZJQ3G4HB25y38OK6Dwp4Pg/0DXLiL
7NK6/aWsVhVY0nZNpccblBX+DOBmgDTt9MvNdvVn8RaNpsdpBHthtnVbhi+Rl9xHC9gPxNdM
AAAAMAdAKWigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigCKa5gt3iSaVEaVtkYY43HrgVxmoe
Kb3T9b1HTxdQvAxX7PfPETDazHGIJivAz2bIxuwe1dbqWm2urWEtleR+ZDIOQDgg9iCOQR6i
sHw3oM9jo95oGq2sFzaBmC3JwftaNyTIOu/1PfrQBn+G9J1PUYdUm1C4vrEXl1KLixWZv3LA
jaYpRg4I6kcHPbFbml6lb/bTpOk6ZL9htC0Ulym1YUcdVGTljk8kDrnnNbccaQxJFGu1EUKo
HYCuOsNSufCgutNvdH1G5iFzLNb3NjbmZZFkkL4IHKsCxHPHGc0AUNa1rUb+y1thc28UNpKb
aTSpotss8Z4yH3AhnydpHHH1rTs9A0/w9ZmfWtUSWxjieGMXipGqpIQW8w/xucAZPXH1p8Ph
651i9ttc1ULa6hBcmS2jVEcxQ4x5THuTyxOeCePe34n0a6vhbalprI2pafue3hnJMMhIwQw9
cdG7UAXrnW9LtLSN/t9rGssRe3YtlXAx93H3uo4HNcX4Z1TVvEL6leaTPaQXErCG9M9vJtWV
Bs8yInGVIUfIeQepqloOkpqk1vpEN5qNzaxRO2oLcoIzY3G4NH5Qx8jgk8DI28/X0nTdOg0q
wjs7bf5aZO523MzE5LE9ySSaAFsLJLCzjgVjIyqA8rgb5SBjcxHUmrVFFABRRRQAUUUUAFZv
iE48M6qfSzm/9ANaVZfiX/kVdY/68pv/AEA0AS6GCPD+mhhg/ZYs/wDfIq/VLRl26Hp6k5xb
Rj/x0VdoAwfFf/Hlp/8A2E7T/wBHLW9WB4tJFlpwA66paA/9/lrfoAKKKKACiiigAooooAKK
KKACmRwxQlzFGib23vtUDc3qfU0+igApGRWxuUHByMjpWfp2s2+opfOqtEtlcvbSNJgDKYyf
pzSaHrln4h0xdRsCzWzyOiOwxu2sVyPY4oA0qKKKAK9tY2lm8z21tDC07+ZKY0Cl29TjqasU
UUAFFFFABRRRQBFHawRXEs8cMaTTY8x1UAvjgZPfFS0UUAMlhinXbNEkig5w6gjNP6DAoooA
KrRafZQXk15DaQR3U4AlmWMB3A6ZPU1ZooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigAooooAKKKoWGs2Wo6QuqQyFbQhyXkG3AUkEnPToaALU9tb3SKlxBHMqsHUSIGAYcg89
xUtVNM1G31fTLbULQsbe4jEkZZcEqenFW6ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiig
AooooAKKKKACiiigBAoBJAAJOTgdaWiigAooooAKKKKACiiigArL8Tf8irrH/XlN/wCgGtSs
bxcxTwZrbDqLGb/0A0AXtLGNIsh6QJ/6CKt1W08bdNtV9IUH6CrNAGF4qBNjYY/6Cdp/6OWt
2sPxScWFj/2ErT/0clblABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAedaVpF9repa7pt2klvoqatLL
P2N4SFIQHsgx83rkD1qECyg8JzQXd39hcX999lha7ezilxM+AzJjAA6CvS6ZJFHNGUljV0PV
WXIoA81tfE2qWUGkakxvLyxs9LibUI9paWRpiQrgAfMV8v64aq8+reJF08Wmr3Edu66tm5dp
XijWF08yKMyqMqu47CfbHGa9UwPQUjokiMjqrKwwysMgigDyyK9uYrC0t59caLTG1vyTNa3b
tsi8lmKec2Cy7x1BOM4zxU1/qN3bad4hg8P301xpsMlsv2qS5eQQbjiYLKdxwFCkkZ27j6Vv
6vrGhDVrCwlN1DHp16gMkNufs6yshVYnYDA4kB9ORXWxxRxRiONFRAMBVGAPwoA80+3alDpO
rf2XqUM/ly2Zhitr2S5EZMihgZWXgMuPl5xye9W9X1jxBb/29LcIbeS2isXhgtJjLuBmbdgl
R8zAbcY9K7+GCG3TZDEkaZztRQBn8KfgZzgUAeZ6nq3iNU15ru5ktpBb2s8Flb53RK0jAwhw
P9Y+MbhnBPFdP4Je+aw1GO/FwskV/IircTmZlXCkAOeo5rpdqk5KjJ9qXAHQdaAOE1S7gk1/
XI9a1q502G1ijNksdwYAVKEmRcffbcGGOfujjmo/Dkt3rF9oovtQviV0WK6ISZoxJIXILOBj
ORjg+9d3JBDMyNLEjlDuQsoO0+o9KftXfu2jdjGcc4oA8yttQV9Hj1aHXZ7jXvtxRbUXhZZB
520w+V0A299vy9c1Hdaprh1fUZX1G3tLiPUfKt0nvnTbGGUKv2cKfMDLk5757Yr0DS9EtNKt
40jRZJULfvmRd/zMSRkD3q69rbyTpO8ETTJ9yQoCy/Q9qAOOt5LS816/m1nW7m0vLa72W9n9
tMCJH0QhAQH39fm3enak8PeVe3i3upa9dDWRPIrWJuvLSMAkBPJBwRgA5IJPXNdjLaW08iSS
28UjocqzoCR9DTWsLN7xLxrSBrpBhZjGN6j0DdaAOF0bXdc1B/DszuYtPkEsTmQfvbqRYWO/
0CblOO54NYnhjxFrH2W4M99JI02iy3SD7YLkrKuCHYBQYuuAvI4PpXrm1ePlHHTjpUUdrbxb
vLt4k3DDbUAyPegDiJde8RqbVxYhH/se4uI0EolFxMqxlcgD1J475ptreLaXugPpviG41O6v
n23dvLP5gkTYSz7P+We0gDgAc4PNd7sUFSFGVGBx0FQw2Npb3ElxDawRzS/6yRIwGb6kdaAO
R8OiLVbNLnUtfuhqtxI6y20d4YhC+TmJYweNoHue+aoR3+oaX4XuNTF7qN1NDrH2YqzmVmiW
52EKvqV4rvDp1ib0Xps7c3QGBN5Y3/8AfXWphFGq7RGoG7dgDvnOfrmgDm/DV7q11rmtR6qw
TYYXgt16QxspIBPduOe3pXT00IodnCgM2MkDk4p1ABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAIele
a+F7e68TeHI7SeEwaHbNMJRgj7c+9iMc/wCrGefU+wr0umpGkUYjjRUQdFUYAoA8xkv7qz+G
WlahY6pcJcWmliQQW0kSAgLxI4fkqMYwPWts+LLm31WaeVkl0toIbeLHB+2ld+z23BkHPfAr
prnQ9JvBALnTLOYQf6oSQK3l/TI4q0baBgQYYyC4cgqPvDGD9Rgc+1AHnB8Q6/f22kWMzTR3
Z+0i9NnLFGWmhfb5Yd+AOc8ckfjVi11HWr+TRLC71v7GLl7sPNbtE7ShGHlpvwV34OSVGDg1
3NxplhdwtDcWVvLE7F2SSIMCx6kg965m4HhjUvEljppnsmWzjmtxYG3BjZjtyoONuVCn5Rzz
7UAZdxrmsWkMmmW99NdBdWSzW+byxI0Zj3soYjZuB+XJH607/hINe08W8TH7QTq8VsITLE85
jaIsyMVwu4EZzwcV240rThp39nixtvsWMfZ/KXy8f7uMUttpdhZQRwW1nBDFG+9FSMABum76
+9AHIXPivUbaO+ubmN7dYNWt7b7PsWSQRtGhKjb94ktxj1qvd+IdfFpqTzt9maK/hj8i2CNO
kMkYIRNw2mTcR1zxmu9+y2+9n8iPcziRjtGSwGAfrgDmmvZWssiySW0TOsgkDMgJDgYDfXHG
aAMnwje3V/oAlvGdp1uZ4j5m3eAkrKA23jIAGccVgarfalKvia9TxCdPOmZW3tlWMKMRghpN
ykkMx4xxxxXcQwxQIUhjWNSzMQowMkkk/Ukk1TvdC0nUpxPe6baXMoAXfLCrHA6DkdKAMbTr
6+1PWWzeyxxW1hbXHkIqgSPIJM7iVzjgdCOlZFpqOr2+iaDrMuuSXdxeTQRTWbJGI38xsMFA
XcGUHPX+E5ru/s8QD7ERGZAm4KM4GcD6DJrN0fw3pmjWtrFb2luJYIwgmESqxIGCeO5oA5Gy
13xHeagt2RPFD/aL25ikeCO2WMSFMHJ8wvgZ46ntitnR59R1g3GqS6rLGLe7miXT4EQLtRiA
sm4FtxAB6jqK220HSG1Iai2mWhvQd3n+Uu/Prn196dJoumS363z2FubpSCJdg3ZHQ/XigDnN
JutUu/Dr+IZtYk8+S2llFlsQQwsAcKcruyuOcnrmqll4u1PUdS08QIg02bTppVuSuDczIqEs
qnogLd+vPautXQtKW7ku1062FxLkySCMZbIwc/UcGrQtbdfK2wRjylKR4QfIp4wPQcD8qAPO
7XxXr9roupSXZke4j0pb22NxFGGZ8kPwhxtGUxnnmtPVvGd/ZvfbNNntzBpjXKJdKoBfzAob
KsflGcn2rpbbw9o1mk6W2lWcS3C7JgkKgSL6Hjke1XXtbeVy8kMbsUMZLKCSp6r9PagDkzea
tomqaTFca0mpR30cu+N4UQ7ljL74yv8ADxjBz1HNT6LFrGr6Raaq3iWRTdwLL5UFvCYk3DOF
ypY46cntWzYaFpemTNNZWMMMrDG9V5A44HoOBwOKLfQdLtNQN9b2Ucdyd3zrkY3cnA6DNAHG
2HiPVbTw7pWtalqyTQ3V/wCTPi3UBEBkUBAoySzKg710XhXVtR1Yao2pQpbyQ3flx24ILRx7
EZQx/vHdk+mcVrrptkkUES2kIjgk8yJQgwjc8j0PJ/Opo4IomkaONEaVt8hVcFjgDJ9TgAfh
QBJRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVieMv+RJ1z/rwm/9ANbdYfjNingnXGGcixm6f7hoA1LH/kH2
3/XJf5CrFQ2efsVvnr5a5/KpqAMDxYcWOn++qWf/AKOWt+sPxTxYWP8A2ErT/wBHJW5QAUUU
UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQBx3jfUdTtb7R7TTrmaL7SZzIsDxI7hI8jBkG3qRWv4R1
KfV/CWl390we5lt1MzBcZccN+oPTj0q/f6Xp+qRrHqFjbXaKcqs8QcA+2asRRRwRJFEixxoA
qoowFA7AUAeT6y9zJaa7qa3iR6fFrKedpLrl7ho2RSA3UF8KQuMdOxNdl4i1zWNN0rXLg2MN
ra21lLJa3puAxaTb8g8vbx8x7k9PetyTR9Ml1FNRk0+1e9T7tw0Slx+PWrM9vDdReVcQpLGS
DtdQwyORwaAPNrjXtb0GHWIH1OW/mitLGVHuFjUxGaRkc/KoGBgHkHFX9P8A+Ejnl1XT7nWJ
oIo4Emt7gz20lwjAnOVVcbDjuPXmu4e0tpHkZ7eJmlTy5CUBLLz8p9RyePeobPSdO06OSOys
La2ST76wxKgbtzgc0AcZp2sarZaR4XuXub7VpdTBmliCwh2Bh3bR90AA8+tUX8Va7cRRW6C5
ilutXurdthhEsCRrlYwW+TJ9Tk4zjNejrZ2yCAJbxL9nGIcIB5YxjC+nHHFQ3OladeW0ttc2
NvLBK/mSRvGCrN/eI7njrQBwh8V6/plnZR3MaTyrqMiy4eOSRrNELOW2HAdcrkDrjpzW54c8
TS634hvlwV02S3jn05iADKgJV39cFsYz2rfg0rT7VI0t7G3iWIMqBIwAob72PrgZ9amitLaD
y/Kgij8pPLj2oBtX+6PQcDigDjfHmr61p95aRaPLcK/2S5uGWJYiGZNm3eZP4eTnbzzTrTV7
7xLe2sMOqnTrc6XDe7oFTzJnl3D+MHCrt9Op610+o6LpeseX/aWn2135RynnxB9v0zTNQ0DS
NVhhhv8ATba4jhGI1eMEIOmB7e1AHIXGt61feD2vbXUWF5bCcBbKOLddCNyqyjzDgIdpJA9e
DVnT9T1TX9WWEayLO3/sm2uwLeNCZHl35YFwTtG0cYrpLvw5ot/Dbw3Wl2ksduu2FWiGEX0H
oPbpVCbwfp954juNSvre3uIWtYbeGF4/9VsZycex3Dj2oAw7DXdX8QSaZpv9orpzy2008t3B
Gpacxy+WBHuBABxuPB4IxS2evaveRwabNqUcct1qNzax6hDEv3IhkAKcgMcHrnoeK6+70TS7
61itrmwt5IYRiJCgAQei46fhSto2mNp39nmwt/sf/PARgIPoO1AHLazba9pi6TFB4pupDcXy
Wzu9rCTg7iTwnUAYrM1fxD4jGo6tFpzzt/ZBSNcC3WOY+WGZpi5DBTn+EAe9d7b6Rp9pbxW8
FnCkUUnmooX7r8/N9eTz71He6BpGpXIub3Tba4mChd8kYJwDkD3GaALltK09pDK6hWdFYqDk
AkZxnvUtHQYFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVw3jLxNrWkaw1vpSLIkO
myXroLYy7mVsAMQw2qRnnmu5rJ1Xwzo+t3MVxqFms0sSFASzAFSclWAOGXPY5FAGhazrc2cN
wpVlljVwVOQQRnivL9Ne8jstDvpkgGgza0zW9uoIuFMjsEZm7/OzEgc478EV6oiLHGsaKFRR
hVAwAPSsiDwpottqv9pRWe24DtIv7xiiO3VlQnapOTkgd6AKesa9qEGi6lNb2E1lPDIkUEt0
iskhaQICFViSOc846isW68Ta9piXdlK8F5ef2lFYwzx25UKHiEhYpuO4jnjIzXb3dja36xLd
wJMsUqzIGH3XXofqKrXeg6XfRXUdxZROt0yvNxgsy42tkc5GBg+1AHJrrXigeGtYuJWSCbTc
yx3NxZbPtMYQkgx7/lOeM55HatB9f1DRtQ02y1Jhftc200zNZ2jbyVZNoCAtxhjk/Stmz8O6
VZWFzZRWoaG6z9o81jI02Rg72YktxxyaufYrb7VDc+QnnwxtFG+OVVsZA9jtH5UAcKnjPV9S
tNLisoGhuryO4uJJBambykjlKKvl5BJPGeeMVaHjS/sH0WLVrJYjcNOLyTbtEMaMFWUjJ2gl
lyCTjNdFJ4a0mWC3hNrtW2d3hMbsjIXJLYIIPOTT08PaRHAIFsIvK8hrfYRkGNjlgfXJ5oAp
+G/ER1641QeX5cVvcBbckEGSIqMSc9iwfB7gVleL/E2qaLqXl2SBoYrP7U6i0eYth8MCVICD
b3P9K6uCwtbaQSQQIjiJYQVH8C52r9Bk1R1Xw1petTrPfQyPIqeWSkzxhkznawUjcPY5oAzm
1TVtX1a7g0e5tLa1skiZpZYjL57Ou8AYYYXBXnnOT6Vn3/ijVx4StfEVssEcfkb5LX7M8paT
JH3gRsTj7xHHU1v3vhXR7+dJpLVo5EQR5gleLcg6K2wjcB6Gi+8K6PqIRZ7ZgixCApFK0atG
OiMFIDLyeD60AZ0l94i1LVtQt9MuLC1hs0iKmaEymVnTcQcONoHr7+1V7XxBrPiCW0h0r7HY
sbCK9na4QzAlywEa7SBj5Gy2T2q23g6zutZ1W9u/NC3flogguZI8xqgXawUgYzu/OtK58O6b
ciAeS8BgQRxm2laIhB0XKkfL7UAc/p3iXWNZttPtIBZ2uo3SXEksrK0kcaxS+X8q5G7PHcYq
fU7rxRZX2kWaajpZa+kaFnNk/BVGfOPM/wBnpWmPCWjJpttYRWzww2u7yDDM6Om45bDg7ue/
NXE0ezQWOUd2sSWgeSRnZSVKkkk5PBPWgDj7zxnqv9o3Z0+2knhsrj7LLbrp0rmVgQHYSqdq
8HIBB6c9a7/tWPceGNLubyS5eKVWlkEsqRzuqSMMYLKDgngdu1bFABRRRQAUUUUAFFFFABRR
RQAUUUUAFc/4658Ba8P+nGX/ANBNdBXP+OVLeBdcUDJNnJx/wGgDct+LaIf7A/lUlMh4hjH+
yKfQBheK/wDkH2P/AGE7P/0elbtY3ie2ubjS4jaW7XM0F3BOIVcKXCSKxAJ46A9apjxLqx6e
DtXx7y2//wAdoA6Wiua/4SXV/wDoTtW/7/W3/wAdpD4m1cEAeDdXIPfzbb/47QB01Fc2fEmq
jp4P1c/9tbf/AOO0n/CT6qDg+DdZ+oktv/jtAHS0VzZ8S6qCceD9XP8A21t//jtM/wCEo1X/
AKEzWv8Av5bf/HaAOnormh4n1Q9fButD/gdt/wDHaD4n1QDI8Ha0fo9t/wDHaAOlornP+Em1
Hn/ikNa4H9635/8AItN/4SjUv+hO1v8A76t//jtAHS0VzX/CUal/0J+t/wDfVv8A/HaX/hKN
Q/6FDW//ACX/APjtAHSUVzTeKNQA48Ia4fp9n/8AjtC+KdRPXwfrg+v2f/47QB0tFc2fFGoD
/mUdb/8AIH/x2geKL7HPhLWx+EH/AMcoA6Siub/4Si+/6FLW/wAoP/jlJ/wlN/n/AJFHXPyg
/wDjtAHS0Vz/APwkt1sLHwxrYI7bIT/7UqL/AISy4wf+KW17j/pjH/8AF0AdLRXNf8JZcbN3
/CLa99PJjz/6HUqeJ52TcfDWuL7GGP8A+LoA6CkyCSPSsA+J5QOPDmuE+nkJ/wDF0L4nnPXw
1rg/7Yx//F0AdBRXNyeLXQ4HhvXm+lqv/wAVSL4vJIB8Oa+CfW0H/wAVQB0tFYH/AAk7Yz/Y
Gt/+Ay//ABVNbxWytj/hHtdP0tV/+KoA6Giuf/4Sk/8AQA1z/wABR/8AFUo8TsRkaBrf/gMv
/wAVQBv0VgHxSR10DW//AAFH/wAVQPFBPTQNb/8AAUf/ABVAG/RXOP4wjT72ha9+FgT/ACNH
/CYwjbnRdd+Y4/5B78fWgDo6K58+LYRj/iT63y23iwf8/pUX/CZ22SP7G17jv/Zsn+FAHS0V
zR8a2nH/ABKdd5/6hcv+FKfGdmpx/ZWufhpk3/xNAHSUVzX/AAmtn/0Ctd/8Fc3/AMTTv+Ez
sf8AoHa3/wCCuf8A+JoA6Oiub/4TSx76drf/AIK5/wD4mj/hNbD/AKB2t/8Agqn/APiaAOko
rm/+E1sP+gfrY/7hU/8A8TSnxpp4HFhrR9hpU/8A8RQB0dFc6PGVgQP9A1rn/qFz/wDxNH/C
Z6f/AM+Wsj/uFXH/AMRQB0VFc9/wmWnf8+esf+Cq4/8AiKT/AITPTv8Any1n/wAFVx/8RQB0
VFc9/wAJlp3/AD56x/4Krj/4ij/hMtO/589Y/wDBVcf/ABFAHQ0Vzv8Awmmmd7XWB9dKuP8A
4ij/AITXSv8An31b/wAFVz/8RQB0VFc2PHGkHOIdV4/6hVz/APEU9PGmkyNtEeqD66Xcj/2S
gDoaK51/G2jo4QrqWSM8aXc//EU//hMtI441HkZ/5Btx/wDEUAb9FYDeM9HUZY34A9dNuP8A
4imjxvoR/wCWt5/4AT//ABFAHQ0Vzv8AwnGgZwbm5X/espx/7JS/8Jv4f/5/Jf8AwEm/+IoA
6GiueHjfw+el3Mf+3Ob/AOIpf+E28P8AH+myc9P9Fl/+JoA6CiudHjnw6el9J/4Czf8AxNKf
HHh4DJvnA/69pf8A4mgDoaK50eOfDh6agf8AvxJ/8TS/8Jx4d/6CB/78Sf8AxNAHQ0Vz/wDw
m/h3/oIf+QJP/iaY/j3wvGQH1aNc9Mxv/hQB0dFc2fiB4UHXW7YfXcP6Un/CwfCf/Qctv/Hv
8KAOlorm18f+FHYKuuWpJ7ZP+FDeP/CinDa5aj6k/wCFAHSUVzX/AAsLwl/0HbT8z/hSD4h+
EScf29afmf8ACgDpqK5z/hPvCeCf7esuP+mlKfHnhQYzr1jz0/eUAdFWB42/5EjWfe1cfpTV
8deFm6a9Y/jKBWR4t8XeHb3wnqVtb61ZyzTQmNEjkDMxPYAUAdsgxGo9AKdSD7o+lLQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABR
RRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAYooooAMUmB6CiigA2r/dH5UbV/uj8qKKADav90flRtX+
6PyoooANq/3R+VJsX+6PyoooAPLT+4v5Unlx/wBxfyoooAUxoRgov5UnlRjpGn/fIoooAfRR
RQB//9k=</binary>
 <binary id="i_021.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_022.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_023.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAE0AooDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAoorM1+9v8AT9Ikm0yy+2XhZUji
zgZZgMn2Gcn6UAadFcP/AMJHrWg6tcafrb2l/jTZb+N7WIxFdhAKEEnOc8GlsdZ8TWV/or62
9lLa6uxj8m2gZWtnKF1G7cdwwCCSBQB29FMkljix5kiJnpubGaZ9rtv+fiL/AL7FAE1FQi7t
j0uIj9HFL9qt/wDnvF/32KAJaKhN5bDrcwj/AIGKb9us/wDn6g/7+CgCxRUC3lqxwtzCT6CQ
VKrowJVlIHXBoAdRUfnw/wDPVP8AvoUn2mD/AJ7x/wDfYoAloqH7Xbf8/EX/AH2KPtdt/wA/
EP8A32KAJqKg+2WuM/aYcf74oF5anpcwn/gYoAnoqub+zXrdwD6yCk/tCyxn7Zb4/wCuq/40
AWaKr/brT/n6g/7+Cl+3Wg63UH/fwUAT0VAL21bpcwn6SClN3bDrcRf99igCaiovtVuf+W8X
/fYpDd2w63EI+rigCaioPttp/wA/UP8A38FH221zj7TD/wB/BQBPRVc31oOt1AP+2gpfttoP
+XqH/v4KAJ6Kg+22hGRdQ/8AfwUfbrT/AJ+oP+/goAnoqv8AbrMdbuD/AL+CkOoWQ63luP8A
tqv+NAFmiqw1CyPS8tz9JV/xp/2u2xn7RFj13igCaioftlt/z8w/99ik+2Wv/PzD/wB9igCe
ioPtlrjP2mHH/XQUn26z/wCfqD/v4KALFFVzf2Y63cA/7aCk/tGxzj7Zb/8Af1f8aALNFVxf
2Z6XcB/7aCl+22n/AD9Q/wDfwUAT0VXF/ZnpdwH/ALaCj7fZ5x9rg/7+CgCxRVcX1mel1Af+
2gpfttr/AM/MP/fwUAT0VB9ttf8An5h/7+Ck+3WmcfaoP+/goAsUVX+32Y63cH/fwUC/sicC
7gJ/66D/ABoAsUVWOoWQ63lv/wB/R/jQdQsh1vLf/v4KALNFVf7TsCcfbbb/AL+r/jS/2jYj
re2//f1f8aALNFVjqFkBk3luB6+av+NH9oWWM/bLfH/XVf8AGgCzRVYahZHpeW5/7aCgahZH
pd25/wC2goAs0VB9ttf+fmH/AL+Ck+3Wn/P1B/38FAFiioPttp/z8w/9/BSG/sh1u4B9ZB/j
QBYoqsdQsgMm8t8f9dV/xpwvrQ9LqA/9tBQBPRVf7fZjrdwf9/BS/brQjIuoMevmCgCeiq/2
+zxn7XBj/roKP7Qsv+fuD/v4P8aALFFV/t1p/wA/UH/fwUv2y1xn7TD/AN9igCeioPttp/z9
Q/8AfwUfbbT/AJ+of+/goAnoqBr21QZe5hX6yAUn2+zPS7g/7+CgCxRVc39mBk3cH/fwU3+0
rHj/AE2356fvV/xoAtUUgIIBByD0IpaACiikZgqlmICgZJPagBapatfvpmlz3iWlxdvGuVgt
03O59AKbDrelXF8LKHUbWS6K7hCkyliPXGav0AeZ6LFceI9P1uS+03VINa1K1eMyXVuY4olx
8saN6Z59zV+3vNU1y/8ADtmNJ1C0/s+QTX09zFsQFY2UKpP3sk9R2rvaKAPMPibpdprnjPwb
pl8kjW9xNMJFQ4yAoPWtP/hTvgv/AKB03/gTJ/jUPjVsfErwNzz58/H/AAEV6FQBwv8AwqDw
ZjA06YfS5k/xpB8H/BWcnS5G+tzJ/wDFV3dFAHDD4P8AgYddEB+txL/8VTj8IfApGP7CX/wI
l/8Aiq7eigDiU+EfgiM5TRdrDuLmXP8A6FUq/C/wohJSxnXcMEC8lwf/AB6uxooA4n/hUvg0
nJ02Q/W5k/8AiqYfhB4KbrpT/wDgRJ/8VXc0UAcKPg94FHXRc/W5l/8Aiqd/wqDwL/0Al/8A
AiX/AOKruKKAOIHwh8DDpoa/+BEv/wAVSH4ReC92Rpcij+6LmTH/AKFXcUUAcJ/wp7wR30lj
9biT/Ghfg94IDf8AIGyD63En+Nd3RQBww+D/AIFH/MDB+txL/wDFU7/hUPgXP/ICX/wIl/8A
iq7eigDiP+FQ+BwcrogUjuLiX/4qnn4T+CioB0YHH/TeT/4qu0ooA4sfCbwUP+YMD9Z5P/iq
j/4VD4H37jooPsZ5P/iq7iigDhz8IPAxOf7DX/wIl/8Aiqd/wqLwL/0AU/7/AMv/AMVXbUUA
cT/wqPwMP+YEn/f+X/4qmN8IfBRIxpTLjstxJ/jXc0UAcQPhH4JHXSM8Y5nk/wDiqYPg94GH
/MGz9biT/wCKruqKAOIHwh8DD/mBqfrPJ/8AFUp+EXgYjH9hIPcTy/8AxVdtRQBw6/CDwMox
/Yat9biX/wCKqUfCjwUBj+xRj0+0S/8AxVdnRQBxJ+Engk/8wYf9/wCT/wCKpo+EPgcHP9iK
frPJ/wDFV3FFAHEn4ReBj/zAk/8AAiX/AOKpP+FQ+Bf+gEv/AIES/wDxVdvRQBww+D/gYf8A
MF/O4k/+Kp5+Efgcpt/sNB7iaTP/AKFXbUUAcN/wp/wP/wBAb/yPJ/jTv+FQ+Bu+hqf+28n/
AMVXb0UAcR/wqHwL/wBAJP8AwIl/+Ko/4VF4FH/MCT/wIl/+Krt6KAOI/wCFReB924aIo9hP
Jj/0Kg/CPwOemiKv0nk/+Krt6KAOI/4VF4Ixj+xR/wB/5P8A4qlb4SeB3xnQkGPSaQf+zV21
FAHEf8Kh8C/9AJf/AAIl/wDiqUfCPwMP+YCn/f8Al/8Aiq7aigDzzV/h18OtD0yW/vtFRIY8
fdllZmJOAAN3JJ7VhjwN4bQQz3XgC+js5XCh0ujJJGCeC0YbIH54rsPiCphsNL1KRWez07UI
7i6RVLExjIzgdcEg/hWy3ifQ1tIbo6raGGchYmEoO8noAB1NAHNn4P8AgckH+xvynk/xp3/C
oPA2c/2ID/28S/8AxVc88v2rStX12fxNqNnrMFzIIrbztqxbThI/J/iBGPrmtD7RFr3iW9tv
EOsXWmC0ihMFrHdG2D7lyz5BBbnjHbFAGifg/wCBSP8AkBgfS4l/+KoT4QeBk/5gan/euJT/
AOzVUfS/J+ItpYRavrMlpJYtdeSb6QruVgAc56H0JrGgu2l8N3fiGbxBfjXYrt1Fmk7bVcNt
WHyQTweO2ec0AdP/AMKk8D/9AKMf9t5P/iqafhF4HJBGhoMek0n/AMVXNX2teIE8Yygy35jW
8tAWgmX7NAjhd0bqRnfnPT1FSX3ijxTBouuvDal4INWaFb03A3onmAYCY6AcfjQB0X/CpPA+
P+QGn/f6T/4qm/8ACoPAuc/2GP8AwIl/+KrE1nxVrePFdnpbMr2DrLJeTn93DHsUlUx1brWb
rV/rmpa7qRluBaQWkETWcjaq1oEBXJkwFPmZJwc/SmB1/wDwqLwKT/yAk/7/AMv/AMVSf8Kh
8C/9AJf/AAIl/wDiq6rR5Z59Gs5rmSGSd4VZ3hJKMcdRkA4rzX/hK/Ek0YjhLpZ2+s/Z7m+l
G0yqZcCOIdwBgE0gOg/4VF4HH/MDX/v/ACf/ABVKvwk8Eq25dFUH/rtJ/wDFVS0XbreqX1/r
Gv3treWl60K2Mdz5McSg/ICv8W4c5PXNZ6T3zaYmu/2xqaTHXFt/KaYGIx+dsxtx0IoA2T8H
vBBOTpB57efJ/jSj4P8AgUf8wQH63Ev/AMVWDcfEm705dchu4llRL2e2gkhuVM0eBwfLxnA9
asvHd6hP4Kkl1jVIhqcJ+1JDdlA5EW4Hj39KANb/AIVB4Fzn+w1/8CJf/iqU/CHwKRj+w1Hu
LiX/AOKqnJqOpWerN4Njvb03k06z297KN7fZs5f5sYyMbfxrnZtS8QXOo6pqa3kdvJb35iiN
xqrRJEisAAYNvzbh6nnPagDrT8IfBGMDR8D2uJP/AIqgfCHwQBj+x8/WeT/4qsZ/Hep2+taw
QjXFpdS/YtJVRx9pRfmHThSTnPtTU8ZaxpEegR3stvNdLb3H2+Ga4EW50PUMRgn2oA2j8IPA
5/5go/CeT/4qlX4QeBl/5gan63En/wAVXOL8QbjVPD2u6zY3k9vJFcwCxtXi3szFf9VgfeDH
0rsvAGqTax4ZS8u7xp76SRjcxsu02755j29QB70AUf8AhUXgXP8AyAl/8CJf/iqYfg74GLZG
jEewuJP/AIqu6ooA4Q/B7wQQP+JQeP8Apu/+Nc946+GHhPR/BGq6hYac0N1bw745BM5wcj1N
euVynxL/AOSca9/16tQBteHyT4c0wnqbSL/0EVo1meHP+RY0r/r0i/8AQBWnQAVleJLN9Q8N
6haRzxwNLCyiSU4Rf9729a1axfFllPqPhe+tLbYZpEwquwVX5Hykn16fjQB514G0a1/4SWNr
K+8MyJbzNOYrBW82P5NpVSfvLnvXr9cPbi41jWtJ8nw3caW2muWlnuI0UBduDHGVJ3A8e1dx
QAUUUUAec+N1P/CzvArAj/XTj/x0V6NXnfjMj/haPgUH/npcf+givRKAEJAGSQAO5oDBhkEE
HuKr6jbQ3mnXFvcRLLDJGQyMOGGK5Hw1DeSfCaGDTI0F29pIkCs2AGJIHNAHZxzwysyxyo5X
qFYHFLJNFCu6WREXplmArifBQttHvhodx4dj0nUzaiQyxOJEuVHBO/rnPUGqPjlEn8X6eraJ
/b4js5S1gpGYskfvDnjnGPX0oA9GBBGQcg9CKWuW+HRX/hCLBRIG2b1MfOYTuP7s55yvT8K6
mgAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA
KKKKAIbh50VPIiWQlwGDPtwvc+/0qaiigAooooAKKKKACiiigAooooAKK5Lxh8QtG8H2heeW
O6uVkVGtIZl81QeckHtXIr+0D4dI+bStUB9ljP8A7NQB60yq6lWAKkYII4NY9n4S8O6fe/bL
TRLCC5znzY4FDA/XFef/APDQHhr/AKBmrf8AfuP/AOLpv/DQHh7/AKBWqf8AfKf/ABVAHpc2
haRcaiuoTaZaSXi9J3hUuMe+KXUNE0rVmRtQ061umT7pmiVyPpkV5i37QOhAZTR9SYd87Bj9
a73wd4stfGWh/wBqWlvNBH5jR7JcZyPp9aAN0QxK6usaBlXaCFGQPT6VUbRdKe/F+2mWbXgO
RcGBTJn/AHsZq9RQBALO1BkItoQZHEjnYPmYdGPqeBzThbQCNoxDHsdtzLtGCeuT71LRQBCb
S3KSqYIisxzINgw59/Wq93o2l38sMt3p1rPJD/qmlhVin0yOKvUUAHQYFRmCErtMMZUNvAKj
G7rn61JRQBl3fhvRL/UY9Qu9Ks57yIgpPJCC4x05q8LO2EQiFvEIw+8KEGN2c5x65qaigDPG
haQLx7waXZ/apCS83kLubPXJxmrQtbdfJ228Q8kYiwg+TjHy+nHpU1FAGSujsfFT6zLOHUWo
t4Ysfc+bLH8ePyqWTQNHlv1v5NKsmvFbcJzAu/PruxmtGigCD7Fa5U/Z4vkk8xfkHD/3vr71
Dd6PpmoFTeafa3BQkr5sKtjPXqKu0UAVV02xRlZbK3VlYMpESjBAwCOOuKlhtbe3aRoIIoml
bfIUQAu3qcdTUtFABRRRQAVyfxNz/wAK313Bx/ox/mK6yuU+Jgz8N9d/69Sf5UAbHhv/AJFj
Sv8Ar0i/9AFadZ+grs8PaavpaxD/AMdFaFABWF4xjMvhLUUFyltmP/XP0Tkc1u1na/PDbaBf
zXE/kQpCxeUxeZsGOu3v9KAMnT4m03VbCO68U3V411EfJtpEj2yYGSwKqD+tdPXkvgFNJ0/x
NEsWuX91cXURWFLzTGhBQAnbGx+6o9BXrDusaM7sFVRkk9hQA6iqthqNnqloLqwuY7iAkgSR
tkZBwap2XifRNS1KTTrLU7ae8jzvhjfLDHWgDjvGwx8UfAjHoZZx+O0V6PXnHjg5+J3gNf8A
ptOefotej0ANkXfGyZxuBGfSsCDw1cWXhGLRLLVp7aeEfu7xEG4HdnlTwR2IroDwCQM+1eU+
Mdf8VXepxP4a1OCxtYl8i4SXaStxnhTkHggjkcetAHX23hzU4ZLvUr3VTfas1qYLZ0hWJYeP
4RzyTjJPpVafwzrsktjqlprUdprC2a2148luJUmGQc4yMEHPSvNzefE+UYi8S2kjn5UVNg3O
Pvryoxt9Twe2aqa14k+IOg6XBqF34mgeGeULAIoQTKvdvu8Aehpge3eHdCj8P6X9kWeS4lkk
aeeeTrLIxyzYHA+la1RW7mS1ikJyWQEn6ipaQBRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRR
TUUqDly2Tnnt7UAOooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKK
KACiiigDj/DFrYXeteKJZLON5l1IozyIGziNMY46c1066dYp92zt1+kSj+lYPhWPytV8TAy7
86mWwVxtzGnHvXT5FAEH2K0/59Yf+/YpPsFmetpB/wB+xVjI9aTI9RQBzfjLT7L/AIQnW8Ws
C/6FKcrGB0U1zfwNGPhzHx1upe/0rrfGRB8Fa2DzmylGAevymsD4RaLqGheA4bbUoTDNJM8y
oSCQrYxnFAHaXsz29hcToAzxxM6g9CQCawrHxTBd+DYtYa5so7h7PzihlG1X25wec9a29QRp
NMukRSzNC4CjqTg8Vx2keCdHXwLax3Hh6z/tD+zwsnmWy+Z5mznJx1zQBt6T4mtJvC+l6rqt
5Z2j3kCSZaQIhYjPy7jWnd6laWmmvfSXUKQBNyys4CnjIwe9eVnQtRsj4fvL+O+iiTQ0tW+z
WK3LQTjkgoQcZHGcdutSyaJPpOiaLPPpd/e6TBbXKvbTIsk0Dyco5QcYAyMD7uaAO+8KeII9
f8L2mqST23mPHum8pwVQ+/p+NXbTXdIvrh7e01SzuJoxl44p1ZgPXANeU+HLJpvCMd5aaTJb
Wcfh+aO7mdfL+1OR8oA74wTu9617G2j1fSfCcej6DcWk1pNBJNPLB5XlQhfn+b+PcOMc5zzQ
B6R9ttTBHOLmHypSFjfzBtcnoAe9U5vEWiW999im1exjuv8Ani9wof8ALOa4Wz0e6fxt/wAI
0BGdE0lzqcGM8M+dkZ/3WLMPbFXPBPk6Xp9toOp6FdjVUldZ7g2ZeOVixPm+bjBBz3Oe1AHZ
Qa5pN1v+z6nZy+WNz7J1O0ep56U+11bTr6V4rS/tp5Ixl1ilViB68GvNdZ0RdO8EeOJJdLig
827d4ike0yx/JjGOxOa0oIrfWdd0ebTPD95p5s4ZBczS2/kKEMZAi/2+SOnAxQB6AJ4SIyJU
Ik+4dw+b6etUl1/R3v1sU1Wya7b7sAnUufwzmvNtE8O+I4ZPB97qcT4spnhWyhX5YItjDe5z
yx4rO0qODU/hyuk2Hhm4OqXU8hhuBARGriQ/vTL2wPftigD1y71vSrC6itbzUrS3uJf9XFLM
qs30BNTT6hZWskaXF5bxPJyiySBS30z1rz6SFND1TxAmsaDd6tNqLK1vNDZ+eJU8tV8snHy4
YE4OBzmsDWPC+stBplrPDdGYaGbZ3hskuF3lsiPJOEwMDd3oA9dvdV07TRGb6+trbzDhPOlC
7vpnrU0V5azqjQ3MMgfOwo4O7HXGOtedQ2smjeIrXU9e0i4uYZtKhtohDCbhbWRc70wMkbuO
fwrM0vwzrclr4eaytrjRzHq15NkxBjbwuGKgqTjB4H40AesG6t1YKZ4gxfywC4+9/d+vtStc
wKzK08YZSAwLjgnoD9a82uvC+vyRRwxySC7PiH7V9uMS8RiP75TOMdsVBqmj69p9n4gluZLm
+uJLyylS7trNd7quNxEYyDtoA9TMiK4QuocjIUnkj1qnaa1pd/cPb2eo2lxMn344plZl+oBr
zq1tPFOt38015BOFWzvYLG5njEMrK4TYXVeAc57A8VneC9GuBrmgCSPV45NOjdZVfTI7eOP5
cFWlGDICeRjOetAHslcl8TW2/DbXT/07EfqK62uS+J//ACTbXeM/6P8A1FAG7oJ3eHtNb1tY
j/46K0KzvD4x4b0sHtaRf+gCtGgArL8R6S2ueH7vTklEUkyfI7DIDAgjI7jI5FalVdRuZrPT
5ri3tJLuWNdywRsAz+wJ4oA5y0tfE2patYPrFnp1paWLGQm3maR5XwQMcDavPSut6jBrlND8
eWPiXUorXR7ae4RVzeSuPL+ynHCsDySTkcccV1dAHHeBI9uhausZVM6peBfRf3hAqnoMereD
b7RdBv5dPu7O7EkUc0EJilSRQX5GTuB554rpoPDemW+k3umJC32W9klknUucsZCS3PbrVPSP
BlhpV/FfNc319cwRmO3e8nMnkqRghR2z3PWgDkviRNc23xA8FT2dk97PHJOy26OFZ+Fzgnjp
zXQnxV4kA/5EXUc/9fcH/wAVWX4xGfip4FGP47k/+OCvQ6AOQHinxEysG8D6gvynlruDH/oV
cL5i4KBF8tVJKK+Y1jyOA2Pmt8n5pPvA17Q3CMT6dxXjcTFrKacDKtm4EyxnaUBx54TtGOhg
6seaYDopl5H7pdyIrC54Q4J2LKQPliz/AKthyx61zfxLeeLRFRpLmRnvEabCj53CjH2jskg/
hUcY5PNdQpVYCyI1sYlWVy6+YkIbOGIH+sVuip/yzPNcl8QYHi8OwHypgovlQr5vFt8u7ZIc
/vmOch+g6UAeuxeJvEEdtD/xRF+VKDHl3UBxx6FhS/8ACV6//wBCNqn/AIE2/wD8XXVQZ+zx
Z67Bn8qkpAcl/wAJV4h7eBtTz73Vv/8AF0v/AAk3iMoWHgi+yD0N5Bn/ANCrrKKAOUXxJ4kP
XwTdj/t+g/xpX8R+JFXP/CE3bey30H+NdVRQByB8U+JF4bwLfn/dvID/AOzU5fFPiEjnwNqQ
P/X1B/8AF11tFAHKP4m8QoAR4Jv2z2F5B/8AFU0eKPEjHjwNfj/evYP/AIqutooA5UeJPEZU
n/hCrwEdvtsH/wAVR/wkviEN/wAiTfY9ReQf/FV1VFAHJHxV4h3YHgbUsepurf8A+Lo/4Snx
AVJHgbUvobq3/wDi662igDlF8S+IST/xRV8AOmbyDn/x6mjxP4jMm3/hB74D+99sg/8Aiq62
igDl/wDhIvEOB/xRl4Sev+mQcf8Aj1J/wkXiPt4Muv8AwNh/xrqaKAOTPibxGAT/AMIRfcel
5Bn/ANCpv/CUeI9hJ8D6hnPAF3B/8VXXUUAcn/wk3iPdj/hCL76m8g/+KpR4j8SEHHgq7GP7
19CM/rXV0UAcqfEfiUR7j4KuSR/Ct9Dn+dRf8JV4jxk+BNR/C8t//iq6+igDkh4q8Q/9CNqf
/gVb/wDxdKPFOv8AfwPqefa6tz/7PXWUUAcqPEviA9PBV+P967gH/s1J/wAJN4j7eCL38b2D
/wCKrq6KAOX/AOEg8Sbv+RNuNuOv26H/ABpf+Eg8R4J/4Q2549b6H/GunooA5V/EXiUDK+DL
g+xvoc/zqP8A4SnxGMhvA2onH927gI/9CrrqKAORHinxITx4F1AD1N5B/wDFU/8A4SPxLk/8
UVdY/wCv6H/GurooA5I+J/EoOB4HvT/2+wf/ABVKfE/iFQC3gjUDn+5dwH/2ausooA5X/hJ9
e8vd/wAITqef7v2m3z/6HTf+Eo8Q5/5EfUsf9fdv/wDF11lFAHKf8JL4i7eCb78byD/4qj/h
JfEYOD4IvfqL2DH/AKFXV0UAeZXmlPqN/PqFx8N7o3MrBpXGqojOQMA4V8dqY+lSMFVvh1qR
A6Z1oHH/AJErf8beKdS0izhXw9bwXl+btbeSCUH5cqTnqMDpz0rh4viZ8Q5DbqPC1kTOsjoD
uHCcMT83Htnr2oA2DorMQX+H2pFx3/tvIx9fMpU0polMv/CutR3H5do1cE/XmSsWX4ofECGL
zm8KWvl/Zhc8bzhCcc/N155XqKSX4nfEGFpA/hex/dmMMAWODJ93+L8/TvTA0zoiOHV/hlqM
gb7yyasrK31BkxXWJ4g8RRwKI/BF0qqMBPtsPAHTHNedXvxU8f2aTGbwzaReTL5T5VzhsZ/v
cjHfpXpPw+8S3Xizwhb6veRRRTyO6ssWdvytjvSAaviTxERk+Cr0e322D/4qoz4q8QqxB8C6
kfdbqA/+zV11FAHI/wDCV+Icn/ihtT9v9Kg/+LpH8S67OjxP4G1PY4KnN1AOD/wOuvooA4f7
fqlppCaPb+A719PWDyPL+2w8JjGPvZ6VYg1/xDbW0MEXga8WONQiqL6H5QBgfxV2FFAHEWmp
azYXV5cweA70TXjiWd/t8B3MFCjq3TAqwfFHibI2+BL4+ub6D/4quvooA4a/1rWdUspLK/8A
h/qMttKMSJ9rg5wcj+P2q1/wlPiIEBfAuo7cf8/cH/xVdfRQByX/AAk/iQ4H/CDXpz1/02D/
AOKqvpmoazo+nRWFl4Gu47eLOxPt8Jxkkn+L1JrtaKAOT/4SnxAAR/wg+p7h6XVvj899NHiv
xBnB8C6p/wCBMH/xdddRQByR8Va/jjwNqmfe5tx/7PR/wlXiH/oRtT/8Crf/AOLrraKAOSHi
fxG3/Mj34+t5B/8AFU4+JfEagZ8EXp/3b2A/+zV1dFAHKHxL4j25Hgm8Pt9tgz/6FUf/AAlX
iLv4F1LP/X3B/wDF119FAHIHxX4iHTwLqf8A4FQf/FVzfj/xJrdz4E1eG48IX9pDJBh55LiJ
gmSOSFYmvU65L4nkj4a67j/n3/qKAN3Qm3+H9Nb1tYj/AOOitCs3w9/yLWl/9ekX/oArSoAK
pavbNeaRd2ywiZpYyojMpjDZ7bhyPqKu1S1dpF0i6aJrlZBGdptVDSg/7IPBNAHAaHcWg8fW
emvpWmWN5Y27QiSyunPG3/VH5QHIHOCcjrXpleVeELC1ufEkM/neJZpILyad/ttqkcSXBj2s
XK98Hge9eq0AFFFFAHn/AIv/AOSpeBf967/9FivQK8/8X/8AJUvAv+/d/wDosV6BQAjcKTz0
7V42BIFeQ+eC0ofBAE3nAZDkdPtPZY+hFeyP9xvp64rxeOV42mQq3DCEp5pyPRC3/PT/AKee
gzigC/aRyefE8MiqPOZlNsAfLY53GEEYaVufNXooziuN+JawJoOlxqlrkXf7vy3OI0KDIt/7
0ORyezcV1/7sR8RhvMLBEO6APtJyq9oSO8n/AC0x71yPxJuWl0PTd8ykSXKzJtgOJvlA3DP+
pAHHl9+tMD6IhAWCMDoFA/Sn0yL/AFSf7ormk1HU4fiSdKlukl06409rmKLywGjZXCnnuDmk
B1FFc3rF9qVh4t0KOG5Q2F87wS27RjIYIzhw3XtjFamu3lzp+gaheWcImuYLd5Ioz0ZgpIFA
GhRXAeE9avbzXIbSPxHHrdtcWRuZ5EjVTbSblAAx/CctweRtrv6ACiiigAooooAKKKKACiii
gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA8
y8Sun/CV3ytGmTEPME7YDRBCT5p7W2TjPUvWTKHkMzTRO/mmMt9qYKc5GwTIOkgziJejDGea
1fFKXw8T30ggufJiRJFeKIyCIYx5vTEgzkeTz/e61lSx6naWshjsbyKSFhGqSIZXj3kEKT0l
8zs3/LLpTAlIImaKF5iwkyzkBpTNtzkAjBvOOV+7ikS2Et2Eh2KMSBPsrAkZcCTyiRzn/lsT
909KptBq8jiGGC5hj837GoTduHB3W+49G7mfvjGasRWmpm2CiKaVCSQDGYy/l9do/g2Y5/56
UAR3yInhu6aCZywsHCC0AfbCR0QnrbZH3vvZ74rpvgqu34ZWBz96WU/+PmuUGj6n4gjfToYp
1jvohIjsrRBQRgTkjovbyR65NejeAvDM/hHwpBo9zcx3EkTu2+MEDDHPegDX1vVE0XQr7VJE
LraQPMVBxu2jOK4S7HjSfUfD0s3iGCxa/mY/ZLe1DxxgRlwGJOX4GD05NeiXdpBf2c1pdRLL
BMhjkRhwykYIrhLnwH4gTUtJaw8WTizsGfy/tMCSSxBl24DEfNxx83QUgNKx8XnTrXVI/E8s
Ec+m3KQPNbIxSbzFDJheSGOcYq7F410d4LySc3No1mgknhuYGSRYycB9uMlfcdK57xRokmi+
HrVbG4+16pc6xbzNPekfv5dwxuwMAAAAYHGK1ING1PWdcl1LxBaWlrapZSWa20cnmmRZCC7M
2Bx8vA+tAG9da7ptlceRc3SRt9ma6JPQRKQCxP1YVmp40sHtJLs2Wqpaou8StYyYZe5AxnH4
VxfhnwzdeJvBmrST35eS5P2TTriRc4t4JMx5HoWBz612lufEWo2N5Z6nptlaBrVo1liuTIHk
IxkDaML9eaAGDx7oX9kxam0l0tvPKIYM2km6diu4bFxlgR3FTQeNNFmsrm5eaa3+ytGtxFcQ
skkW8gISpGcHPWuW1iy1TQ9N8CWFoltcalZyiIJJLsikKwMCN2CR7cVNqfhTX/EVtrV5ci20
6+v7eC1ghjmMghWOTeWLgDJzngDtQB2F34h0qwkvEub2JHs4BcXC5yY4z0Jx9Kp6b4x0rVL6
G0iF1C88Zkt2ubd4lnUckoWHPHOOuOa4rxR4R/4R3w54j1KO5Mq3OkeTcSTMWknn3k727dDg
AVrrpfiPxNc6LJqtna6baWOZmaG4MkkjmNkAXAG0YbNAGtF4/wBAmnVBNcCF5vIS6a3cQM+c
cSY29eOtWx4u0j+2n0rzZhOkwgZzA4j80jITfjG7HbNcwnhzxLceGY/CVzBYLYxFIjfiQlnh
Ug5EeOH4AyT15qpc+Cdcm8U3N3HDbLG+qx30N215IfLRAowYcYJIBGc96AOpvPHehWNzdxSy
XTJZtsup4rSR4oW9GdVIBrWt9a0+6nmhhuFdoYEuHwDgRuCVOfcA1xtxofiiz0/XNEsbLT7m
y1KSeSG7e4KNF5uSwddp3EZ4IPpTo/h7JPf3U19cN5baVBZRLBcPH86IVYsFxkZIx1oA66x1
3TtRmhitbgO89qt3GNpGYmOA3PvTbLxDpmoSW0dtch2uVkeEYI3iNtrfka5TT/AMxvdKm1Gf
EdpoqWDLbzMreYGyTkYyMVj3Pw81qDSdAt4FtbyTTFukw108GPMfKOHUEkgdQaAO/vfE2k6e
t8bi6CmyaNJlCkkM4ygA7k56CptN1ux1SeeC3d1nt8eZDLGUdQehwecH19q8/Hw+8QyaFdpf
6nb3+pG6trqJpCwSUxLjY5xkDrz+NdH4R0K6sL+7v7vSLLTmmjSNVjuXnlbGcl3bjHoKAOuo
oooAK5H4n4/4VrruT/y7/wBRXXVxfxYYr8MdaI/55oP/AB9aAOl0NQnh/TVByBaxjP8AwEVf
qhoRLeH9NJ6m1i/9BFX6ACszxDciz0C9uDf/AGARxlvtPl+Z5fvt7/StOsrxLZw3/hy+tp47
iSN4iStsB5pxz8ue/FAHB+DNUh/4Sgww+I9Su0u5ZJJEm0wRRSTbcsN2MqwABxXqNeWeBIIb
7Wku7eXxPParLLMXvxEIRNjadwHzbq9ToAKKKKAOA8XjPxR8C+z3R/8AIYrv68/8Wug+Kngh
WPP+k4/FRXoFADZMGNgcYwc7un414hi0BdI4oxCUbLBsxrADkkf9OhPVfvV7e5wjH29M14zG
FDSTGWTzPMMx8lMEt083Ye//AEw79aAJZFt90yXKJu+UyPdPlET+Dz8dUzjyh9M1zHxDgcaB
C5a6eT7avnkqoIbaMC5xx5uOmONtdXIUWNXXNqQ2/kF2j3Z3MB/y03dCDny8+1cn8QbaRtFs
UFuBsvEjX/ScrDkDCKTzMO5kPQ8UwPoiHmCM/wCyP5Vhy6Vcv49t9WEafZo9Oe3L5+YMXBx+
QratwVtogRghACM9OK4jxNqPi/WTf6X4VtYbV7aZY2v5bkA9AxAXaexpAbut6VdX3iHw9eQD
91Y3ErzfNjCtGyj68mqviC5m1+y8Q+G9NWWLUIbVMSP8qP5gJADe4BH41wi6F8Zxz/b1kT0w
XX/4iqV5ovxa0Syv9Uk1602xxmaZlcMzBR6FOwoA7bRtNvJ/Eek30Hh46HbWdq8VwWdA02Rh
Y9qE5UH5smu7rivhVrOo694Ft7/VLk3Ny8simQgA4B46V2tABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUU
UUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFADWjR9u9FbadwyM4PrTqKKAGoiRoERVVQMBVGAKdRRQA1kRipZVJU5Ukd
DTqKKAGyRpNG0cqK6MMFWGQadRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXGfFfP8AwrHWsDP7
pf8A0Na7OuO+KoJ+Get4/wCeK/8Aoa0AdDoQ2+HtNX0tYh/46K0KpaPj+xLDHT7PH/6CKu0A
FZXiK7ay0O4lSeWCQ7Y0kiRWYMzBRgNx1PetWsXxWbP/AIRu7S/jmkt5QsRWE4fLMACD2IJB
zQBhab4fm8M+Ior6fXdSu21KUxyxNHEsRfbwWCgYPHUV2kzSJBI0SCSQKSqFsbj6Z7Vydtoq
6Hq2mS6hq2panK7mC3NxIoWLK55VQNxwOpzXX0Aczpvi+O68HXOv3lqbX7L5omh3hsNGSCAf
ciotH8UanPqVlZa1o8entfwtLbMlyJckYJQjAwcHPpXO21nNf/CXXLa0RxK1zdMFIOTiYsfz
Aq8muad4m8VeGf7HlS7NpHLPcSIMiBWQKAT2Ynt7UAQ+MHVPiz4JyM5+0Af9816LXl3xCsW1
H4keD7UXVzaiUTATWrhZFIweDg10o8EzL08WeI//AALX/wCIoA6p/wDVtjd0P3ev4V43LZmO
8ml+0OZBMVCrjzQ5zhfT7R79MV3DeBiYXVvE/iJ8g5ze4/ktcJse3JRdxOGhUGTLN/sb+m3u
ZT9KYFiFv3gYyb23lVFuPvkfe8onow/5a5644rmfiJ5f9h6X5otlVrlQjhCMpxk2w/hj9Q3O
cV0VuJZomRt80j/NJg+UZdvADE/cCdm/jrm/iBdzvoWnxS30j+ZdKzMYcNKRxvbj90w6be/W
gD6Fgx9ni29Ngx+Vc74Z413xR8wP+nqcDt+6SoYvBe+CNj4k8Q8oMf6d04+lQeBbJtN1DxLZ
m5uLkR34xNcvvdsxqeTSA7OsTxiu/wAF60vHNlKOf901t1heNSF8Ea0SM/6HJ/6CaAOY+CWR
8NbXII/fy4/76r0SvHvhR4STUvAdtdvq+sW5klciO2uzGi4OOAK7f/hB49m3/hIfEP1/tBv8
KAOqorlD4Jf5fL8U+IowOoF4Dn81NP8A+ENl2bT4p8Qn3+1rn/0GgDqKK5JvAzMcnxT4j+n2
3/7Gph4LjBz/AG9r5b1+3tQB09Fcq3ghMAJ4i8Qoc5JF+xz+dIPBLqOPFPiPPr9tH/xNAHV0
Vyn/AAhU+ST4t8RnP/T0v/xFIPA7A5PinxEfreD/AOJoA6yiuXPgsk5bxJ4gP/b7j+QpjeBk
YEN4j8QnP/T+R/SgDq6K5D/hX8OMDxH4jHH/AEEWqRPA6ou1fEniIe5vyf5igDq6K5n/AIQ5
vL2/8JL4gz/e+2c/+g1H/wAISxPPijxEf+30f/E0AdVRXJ/8INktnxN4i5/6fun6VJ/whS8f
8VD4gx/1/t/hQB1FFcufBYJyPEXiAe324/4VF/wgz5yPFfiQf9vo/wDiaAOtorlB4IdTkeKv
EefU3g/+Jp//AAhjd/EviA/9vg/+JoA6iiuX/wCEJjJ+bxB4gP8A2/kfyFN/4QaEtk6/4gPt
/aDUAdVRXIt4BgYceIPESn1GpPUkPgkw/d8T+IiPRr3P/stAHVUVykngmSTlfFXiND/s3g/q
tNHgeTaVfxX4jfPc3ijH5LQB1tFcn/wgqd/EfiIn1+3n/Cl/4QZO3iLxCP8At/P+FAHV0VyR
8CDaQvibxGpPcXxP8xUkXgt449reKfET+5vBn9FoA6miuY/4Q04x/wAJL4h/8Df/AK1NbwQr
PuPiLxB9BfHH8qAOporl/wDhCkxg+IdfI/6/j/hSL4IiU8a/r+PQ37UAdTRXLSeB4JAc674g
B7Eai4xUf/CBqoxH4m8Rp7/by38waAOtorlP+EKlymfFfiI7e32tRn6/LS/8IQNuP+El8Rc9
T9u/+tQB1VFckngKFGz/AMJF4iP11FqVvAqM27/hI/EI9AL9v8KAOsorlP8AhCCBhfE3iIe/
27/61I3gYt97xR4jP/b9j+S0AdZRXKL4IZRg+J/ETD0N4P8A4ml/4QdSm1vEfiEkd/txH9KA
Oqorlx4JjH/Mf18n1+3tTW8DROfm8Q+Ifw1BhQB1VFcr/wAIQgACeI/EK+v+nsc/mKH8Ekx7
E8T+Ik5yCL3JH5rQB1VFckPA838Xi7xI31u1H8kp3/CENnJ8T+ITxj/j9/8ArUAdXRXKf8IQ
3lbB4n8Qj/a+2ZP8qj/4QRyMHxX4jx/1+D/4mgDr6K5IeBnH/M1+JP8AwNH/AMTQPAz/AC7v
FXiNset4Of8Ax2gDraK5X/hCTjH/AAk3iH/wN/8AsaY3gXIGPE3iIY6/6d1/SgDraK5JfAiK
GB8SeImye9+ePyFB8BxscnxH4ix6DUGoA62iuRbwK2f3firxJEPRb0H+amkHgSUD/kbvEpPr
9sX/AOJoA6+uQ+KOP+Fa65n/AJ4f+zCnL4HlCkHxZ4jYnubtePyWuX+IPg97DwFq9yfEGt3f
lxBvLuLoMh5HUYGRQB6LoTbvD+msO9rEf/HRWhWfoWf+Ef03IA/0WPgdvlFaFABWP4pNiPDd
6upW73Fq6bWhj+85JwAPQ5xzWxWT4l/s/wD4R68OqFhZhMuU+8Dnjb/tZxj3oA4nwtDa2+p6
Vc38euS3DvLbQDULlZltJF/h+XuV6GvTK8y8JWsdtrlqmqN4jMkjvLYf2mqCMkjk/IT82P72
DXptACBVUYVQB6AVHFbQQFjDDHGXOW2IBk++KlooA888WLu+LPgvpwtwef8AdFeh1534sIHx
b8FcjcVuBj/gNeiUANkx5bZxjBzu6fjXityqiWbdEvkANsZuEMeeTtHP2fPVeua9qkOI2OSM
A9Bn9K8klcSXMsbSnaHMoKDkn++BjiQf88u/WgCpI0TZEu0janm+eBhRn5DIByyn/lmO3Gaw
viRHL/ZmnupnXF6ombaMq2Bjzz3kHb2rpWK7o5odpKglXjHmNFn720f8tC38QP3K5nx0Fl0v
SihifZfqsbCY5hH91M8Sr/tnoeKYH0HF/qU/3RWD4ej2a14jOPvXqnPr+7Wt+P8A1Sf7orA8
P7/7b8Rbh8v2xdv/AH7WkB0NYXjXH/CE61n/AJ85P/Qa3awfG27/AIQjWtqhj9jkwD34oA5r
4JkH4aWeARiaUc9/mr0OvPPgpn/hW1oCMYmkx+deh0AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAHOeINd1j
RYru7i0aG5soEDh/tYR39QF29fTnmtRtT+z6F/ad3BJFtg86SEDcy8Z28dT2rG1kNrfiax0Y
I32S1IvLslThiD+7XPf5uSPat+S/tI3njeePzII/NlTOWVOeSOuODQBzun+KNTe/0+LVdEWy
t9RB+zyrc7yrYyFddo2kj0zXV1514d8S6X4y8Xrevexj7IZE06ywwduMNK+RjkdB2Fei0AFF
FFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUVHcXENpbyXFxKk
MMa7nkkYKqj1JPSnI6yRq6MGRhlWByCKAHUVlp4k0STUjpqatZteg7TAsyl8+mPWtSgAoooo
AKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACuQ+KThPhrree8GP8A
x4V19ch8UMf8K21zJA/cf1FAHRaPj+xLDHT7PHj/AL5FXao6L/yAtP5z/o0fP/ARV6gArD8Y
Wsd74WvYJLpbXIUrOylhGwYFTgdecVuVheMXto/CeoG7slvYjGF+zF9nmkkALntk4oAwrrw7
41vbuxupfEWlbrMl40WwbazEYy3z579sV2lotwlpEt3JHJcBR5jxrtUt3wMnArz7QrJtA8Qa
Wt34Yi08Xe6KO4TU3n2PtLBSrdzg16PQAUUUUAeeeMBF/wALU8Ek583M+Occba9Drzfxj/yV
zwP/ANt//Qa9IoAbJ/qnwGPynhTg/hXiUsGIpQIJnIuGRIvMw4lP8BOeZ/R+mK9tkG6NlxnI
IxnFeJOpjQ2q20S7Q0RG4mNgefKLn/ln0/fdc8UAXrSNXijbP759yJHbnYTtPzhM9GX/AJaM
fvdq5Xx+0CadpkoubZna7SSIKOSn96DH3Y/UHndzXSSxM4KOzyOwVCrP5SyhTwjE/dVP4T/y
0965Xx9vGlWrDzUWW7V5B5GPOb+9J/zybsE9OaYH0bAd0EbA5yoOfXisDw6rrrniXc2Qb5Sv
sPKSugi5hT/dFYHh2Rn1vxKrLjbfKAfUeUlIDoqxPGJx4L1on/nyl/8AQTW3WF40z/whGuY6
/YZv/QDQBzPwT3f8K1tN3/PaXH0zXodeefBPH/CtLPH/AD2lz/31XodABRRRQAUUUUAFFRy3
EMLxJLIqNK2yME8scZwPwBpl7e22nWct3eTpBbxLueRzgKKAJ6ZJIsUTyOcKilmPsKz9J8Ra
RrjSrpt9HcPEAZEAIZQehIIBwas6nzpV4P8Apg//AKCaAPOda+JWvsYZ/DHhO8vbN49zT3Fu
65OeNuOoxWBH43+IcOp3Got4G3PNGsY/cvwoyRz1PU16n4MO7wVoretlEf8Ax0VuUAeG3/xZ
8Z6QkU1/4QgsYpHCCSWOQAmvboJPNt4pSAN6BuPcV5T8fiR4U0sg8fbxn/vhq9R0450y0P8A
0xT/ANBFAFmiiigAooooAKKKiluYIZYYpZUSSZisSscFyASQPXgE0AS0UVBb3ltdmUW08cvk
yGOTY2drDqD70AT0UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFIzBVLMQABkk9qAMCz8Vwahrlxptpp2oTJ
bymGW8WIeQrjqNxOePpXQV5ybRfDbWGo6D4gnvINQ1MGS1aRJI5xI3zlMDOV68HtXS+MNQvr
PRSmnWV3dTTuImNooZ4lPVvrjpQBp6bq9nq/2o2cnmLbTtA7AcFxjOD3xmr1cH8MDBFaa1aW
1ne2sEN+dqXQweVXPfrkZPua7ygDiPGD6jrWsW/h3T7KG4hiVL2886cxBlDfImQD1I5+ldFo
WrRa/oy3UcbQ/M8MkfdHUlWA+hB5rmvGlz4c0zV4LvUPEd3ol/LbmPfbNzLED0IKsOCeD1rH
sfH3hLSNR06z0zxFEukxQS/aUlRmZ5CQQ+4jJYknNAGhqWjadayaP4U0a1ElzHcpdzXDDLQR
q25ndgPvMeB9a9CrybT9X8B6XqEl5beObwSzz/aLgGXd5x7BvkzgdMA16tFKk8KSxMGjdQys
O4PSgB9FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVyPxPwP
htrhI/5d+PzFddXI/FD/AJJrrn/Xv/UUAdDo5zolgf8Ap3j/APQRV2qWkHOi2B/6d4//AEEV
doAKo6xpVtrmk3GnXe8QzrglGwynqCD2IIBq9WR4n1aTRPD9zfQIjzqVjiD/AHd7sEXPtlhm
gDP03wjNb6lb3uq65eaq9pk2qTqirESCC3ygbmwcZNdPXH2954i0TWtLttb1Gzv4NSdoR5Fv
5TRShC4xydy4UjseldhQAUUyeTyYJJdrNsUttUZJwOg96888BX2+5t/7al1yDXbtZZBDfPIs
Ei5ziNSdnyqRwMHrQA7xWgb4u+C9zYAS5I9ztr0SvNvG13baf8T/AAfd3bMsSR3PKoXOdo7A
E966L/hYHh7tNeH2FhP/APEUAdJKQIXJIACkkt0/GvF1aGSFwzweX5bSB9mYvJ/vAZ/49sjH
l/ezzXoT+P8AQWjYK+oZIONunTk/h8leerb7GKy3m2ZZPP3LEQwbHEoTGPPwQPI9OcUwJHkR
4N8hXZHsaQzDeFU52GVerof+WSjlDya5f4gbzotqEe5zHeKtwrOMo20YE5/5aS/7Q4xXWW0R
PkPF+6aE7olhHmlMk7mjz/rS2TvB/wBX26VyPxIS3g0nT28mJWFwoXbOx8pduSsXH72Pv5h7
8UAfR8f+qT/dFc14XP8AxUHiwHkjUU/LyI6anj3QRHGC+ocgYP8AZ1xj89lQ+CruDUNT8T3l
tv8AKl1Fcb0KNxBGOQeRSA6+sLxp/wAiRrn/AF4zf+gGt2sLxowTwPrrMcAWM2T/AMANAHMf
BI5+Glr7Ty/+hV6JXknwh8R6bpnw9t7e4+1eYs0rN5dpLIPveqqRXc/8JvoYUsZL0KvBP9nz
4H/jlAHRUVzP/CfeHc4+03P1+wz/APxFNHxC8PHOJr04OONPn/8AiKAOopGYIpY9AMmuaXx7
oTDOb8D1OnTj/wBkqT/hN9GwD/p2D0/0Cfn/AMcoA4RvFVnrvjjRb+W5uUEWovbWlr9ncJ5e
xgZGJHJLYxjoPxr0zWNJsdYtI4tQBMEMyXGN5UbkORn1Hsa5+48V+Gb+ezuJk1HzLOUywn+z
rgbW2lSfuc8Max5tfsdf0/WNP8QS6xDZyXn+jeRYTxNJb7VwpIQkjduB9qANvQGOueLLzxHB
EY9PW1FlbSEYNzh9zSD/AGQeB68muk1I40q8I7QP/wCgmuK0HUPDHh1mFne6/LH5axrFcQXU
qRqOgUFOPStDUPHmhtp10gN/80LgMdPnA6HuUxQBpeCjnwPoR/6cIf8A0AVu1g+Cf+RF0H/r
wh/9AFb1AHknx/x/wiuknPP9oDH/AHw1eqWWfsFvnr5S/wAhXlf7QA/4pPS2yABqAz/3w1dn
beN9DS0hXzb04jUcafPzx/uUAdRRXOHxzoajJe+A99Pn/wDiKRfHWhO2Fe9P/bhP/wDEUAdJ
RWB/wmOkf9Pv/gDN/wDE0h8ZaQDjF/8A+AE3/wATQBvuwRGduFUZNeQR+JLbW/iFoWrvqrRo
b2W1tbBlI2RmNhvYY+87Y+gxXoQ8YaSQ2Bf/ACjJ/wCJfP8A/EVnXXiPw1e3VleTpqBlspGk
hP8AZ9wAGKlTn5OeCaAL3jHWLzStJii0xEfU7+dbS03nCq7A/MfYAE1n+C5rjSp5fC1/aQxX
drAtyJ4ZTILhWJBdiQDu3A5zWX9s0TVdPvbfVLjWHEt89zbyfZbhWt8EbPLbZlcf1NXtGvfD
2hTXU6Saxd3cwUT3dzaTSOwHAGdnT2HrQB29Fc8fGelAgeVqXPpp83/xNOPjDTAceTqRPoNO
nP8A7LQBv0Vz58Z6SCAyaiufXTp//iKZ/wAJxom3cWv1HTLadcD/ANkoA6OiuZXx7oTsVV74
kf8AUPn/APiKP+E90LaSGv8Aj/qHz5/9AoA6aiubPjnRAuc3+PbT5/8A4ik/4TvQ8A5v+f8A
qHz/APxFAHS0hwRg9O9c6PHOiN0N/wD+C64/+IrM1/xdpt9pE9na/bDPKNvlzWk0Ksvfc5Ub
Ex1cHjrQByk/xG+H/hnxHdxR+H7iO8gmZGmigTaDnkr83GfYDNQ6b8YPCtpreqaiLbVN9+8Y
KmMEAKuAcbup/wAKd9neXzGmgimaYRxush2CXaTsDk/dROqN1l71MLcrI8lwC7PIszF4sPJM
oUCYqBxKBwIe/BxTA3vDHxR8M694gXSNMtbmG5umdyXiChmAySeeuBXfTZ8iTHXacflXz/az
WOl/G/S7hbaOCPyXaX7MxlZ2KvlnVR8rnuuOK9el8Z6Q9vOANQ+VGy32CbHT124pAcx4X+Hn
hjX/AAtpOq6rYy3l5cWyyyST3UjZLDJ/i4GfStj/AIVN4Hzn+wov+/sn/wAVWn4EiEPgLQYw
cgWMXP8AwEV0NAHg/wAYvBHh7w34Ys7zSNOW1ma7EbMrscqVY45J9K9q0YAaFp4BJH2aPk/7
orzT9oDH/CF6fk4/09fx+R663SfGeipo9im+7OLeMcWUp/hHotAHWUVzjeN9GU4P28/SwmP/
ALLUf/Cf6EDhjqC/72nTj/2SgDp6K5oeO9CZciS+PsNPnz/6BSjx1oh76gD6HTbgf+yUAdJR
XOjxvojDKten1AsJ/wD4ik/4TbSD91NRb6adP/8AEUAdHRXOf8Jvo3cX+e4+wTZH/jtIPHWi
s4UDUCScf8g6fH/oFAHSUVzp8b6KG2sb9frp0+P/AECiTxvocQBeW8Gen+gT/wDxFAHRUVzC
+PtAbpJff+C+f/4injxzobAlWvio6kWE+P8A0CgDpKK5z/hONEIyDfY/68Jv/iaa/jzQkIBe
+yfSwnP/ALJQB0tFc1/wnmh7gCdQGe/9nXGP/QKX/hOtCwSJL049NPn/APiKAOkormj480ID
O6/P006c/wDslNPj3RAu7bqWP+wbP/8AEUAdPRXNHx3oog85l1EL2zp0+T+Gyov+Fh+HlYiR
7+PAzmTTp1H/AKBQB1VFcwPiD4aaPeLycr6iym/+IpP+FheGicC8nPuLKb/4igDqK5D4osqf
DXXCwODb449SwFTv8QfDiKWa5uQBxk2U3/xFYPjzxJp2t/DrxFFp8kzPDbqX8y3eMYLDpuAz
QB3Okf8AIFsc/wDPvH/6CKu1T0kY0axB7W8f/oIq5QAVg+Mru2svCl9NeWBv4CFRrYNt8zcw
Uc9uSOa3q5zx1NbweEbtrq0iu7dmiSSKUkKQ0igk49M5/CgDB8JaRdW+sQT3egXaGOMrHcXm
qi6+zjHRF7Z6Zr0GuCk0HRvDfi7w7No0Bhe7lkhljinYq0flMdxUkggEDn3rvaAK2oJdyafc
JYSxw3ZQiGSRdyq3YkdxXN2mm+JNT1zTb3W1sbOHTS7JHaSNJ9odkKEkkDYoB6c9a62igDgP
FOP+FseCeOdt1n/vgV39ee+K0LfFrwQR0Auif++K9CoAa4zGwGRkH7vX8K8TtSXnjjMDLMjv
CEL/ALwyYb5A2f8Aj54yZemOK9quP+PaXhT8h4Y4B47ntXilv5SuqNDAweFoVV3yoXBxHu6i
D/pt1yOtAFu3t0ADxIkjPujh+zMUMzKcP5OeIyORIf48HHWuV+I3GhaSCbcB7pXhwhHmJtxu
hGf3cP8AsHnNdg073dvLZSzi4jjI8tJj5ccgDAr5mB8gU/6vHL4yc1yfxCZpNDtdpuj518jy
sIgTK23Aafj93N6IOMUwPoiP/Vr9BXOeGM/274qJPH9oqAP+2EddFFnyUz12jNc34VYNrHik
9/7Uwf8AvzHSA6eud8enHw/1/wD68Jf/AEE10Vc38QTj4e6//wBeMv8A6DQBz3wRz/wrS1yf
+XiX/wBCr0WvOvglj/hWlrj/AJ7y5/76r0WgAooooAKqalqVppFi97fTCG3jIDOQTjJwOnua
t1heLjKvh+RoZJ43WRDugjDsBnng8Y9T2HNAHnOo/Evxxb6tfW9p4btJLeC++xxuxb5mY/IM
7ucjnPSoofib8QJJIIf+EVsmknuHto/mYbnT7w+929elTJbvJCoV4FbyGjEYJKCMjJiQ45tz
/FN1HanSZmeVJrUXAdBGY3YRrKFzsV2P+rhX+B+r8UwLHg34n69rvjOz0PVdJtbRLiBpQyFt
xAUkEZPQ4r03VCBpF6W6CB8/98mvD/DYb/hftsztO7Nbud9xHskP7o/eXt7eowe9e2a3n+wd
R29fs0mP++TSAz/BH/IiaD/14Q/+gCt+sTwaMeCdDAOf9Ah5/wCACtugDyL4/sP+Ea0kEZ/0
7dn6Kf8AGvWLbH2WHaMDYMD8K8l/aAH/ABT+jnP/AC+nj1+U16xZEmwtyRgmJePwFAE9FFFA
BRRRQBXvb2DT7KW7upFjhiXc7t0ArxK8h8Vz6veXa+LL60iaaXMCylxaFz/o6sAcYcEcj7px
mvYPEkhi8P3kiyXEZVMh7aMPIp9VU9T7V5fA7AEBEgwXUGA70jLkbliPV0fP7xj9wg9KAMFd
N8bRIc+NL1p9piSJZGYNdjP+jgk4JwOW6VoeE9S8QWPxT0nSbvxLdarZTQSMS5IUsFcEYPXD
LjPtWoigoyMlu0fkeUYw5EaR4P7kPjPkE8mbrnis3T0f/hemiiRmZltZAC67DgK+Bj0A4B7g
Z70wPcaxNV8SRadqCafBZXWoXrRGUw2oUlEHQsSQBk8Ctuub8Ta/p/h1kZEgbWr/ABBbRkhW
kIzgseyDue1IDV0fV7XXNKh1C0LeVID8rrtZGBwVYdiCCDWLa+ObS6vYY/7Pvo7Ke6a0hvnV
fKklBIwMMWwSDg4xxVnw1ZQ6BoNvZPeR3N3MZJ3YOMzSMSzlfbJrzzTLO4j0nQNXGqCe1k1U
SroibQkTO7fKp+9uQsWIPHBoA9jooooAKKKKACsLxgobwxd7iqooDOz/AHAoIyXH8SY6qOo4
rdrn/GcbSeG5vLH7xXR0IXc4IOQUX+JvRTwTQBwUK20Ur7hAsSbXYyfMY1JIjLrn5kb/AJZL
/AetSQhclvKfeHEZjlb94JiBhHbPNwR92Xoo4rMgeZJPlkRF3s0RjXzGQsTuKf32fnev/LLk
8Un+kwwlWETYiaE7ZGKpCf8AlkH6mInkz9uRTAr6K8f/AAvTTPLa1djbSrJ5CbWDAPkSH+Jx
jBbv1r3C6IFpMT0EbH9K8N0V/N+PGmkPLLi1fmSHywq7HwF/vKBgBu/WvbtQJGm3RHUQvj8j
SAy/Bf8AyI+hf9eEP/oArdrD8GEHwToZAx/oMP8A6AK3KAPJP2gh/wAUbpv/AGEB/wCi3r03
Rv8AkBafxj/Ro/8A0EV5j+0Bn/hE9KGMj+0Bn/vhq9R0v/kEWXGP3Ccf8BFAFuiiigAooooA
KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAwPSjA9KKKAEwPSuK+LZK/DHWSCQdi
Dj/rotdtXEfF0E/DDWMdlj/9GLQB1ekf8gWx5z/o8f8A6CKuVS0c50SwPrbx/wDoIq7QAVR1
m3a60a8gSzgvGeIgW85wkn+yT6VerkPE2tarBDfwP4UuLzTY4yXnW+jj3qBkkDORQBl/D+zS
O+mmj0LTtOkjVobiNbt5Z4GB4XDDAU9eDXodeeeDtLC64mqJ4MbTBNDn7dJqfnMykDAK5Oc1
6HQAUUUd+v4UAcB4lbPxc8Hp6Q3J/wDHa7+vPvEhA+MPhLPU29x/KvQaAGS/6mTO37p+8Mj8
a8bVbYeZcedtODLJ5qDyhH03kdfs5xxH1B5r2WTIicgkHaeVGT+FeMxLlGlnadp/NJVtgLiT
nLhQOZiOsfQCgC3AsCTzMyMiIwdzMN+wsw27z/HuH+rI4TvXK/EEyS6VpUBF0qpqAikk80MI
3x92X/npKOu8cEV1EcCwOvlu0USlgu0+Z5QY/P5f/PUN/Gf4O1cv4+jiW20Jwlt8t0iRFJSC
iAjiIf8ALSP/AGzzmmB9Cx/6tec8Dmuc8KsW1DxKSBn+1GHA7eXHiukT7i/SuZ8Jkf2h4lxk
n+1Xzn/cSkB09c54/Bb4fa+B1NjL/wCg10dc38QMf8K+17OcfYpOn0oAw/guFHwysNo6yS5+
u816BXAfBhQvwy08j+KSU/8Aj5rv6ACiiigArD8WoH8Py5S5bDof9HkCMMMOcnsO47jityue
8aor+GplZIW/eIQJpfLXO4d/X0Hc4FAHANmYJuMTMYjIJcFU8sD/AFm3+G3/AITF1JouJEki
md0ijEQBkeXLoqsW2tKuctGc/u0H3e9Lbh7dZSs08jSOH3EfvC4H3ymOJ/SLoRzimwv8sLLI
UKl2TywZHViTuMa4/eO3/LRD/q+1MRk+Ho2Px7tlbzkaKzJMc775E/dfdZv4jz19MV7RreP7
B1HPA+zSf+gmvFPCu1PjnaBUiVDZttWCQyRj5P4XPLD+R47V7Vr2D4e1IHp9ll/9BNIZW8Iq
F8G6KqjAFjD/AOgCtmsfwm27whox9bKH/wBAFbFAHkPx9AbRNEXpm+6+nymvWLUbbOADoI1H
6V5N8fmA0XQ1PU32ce22vWrXm0hI6eWv8qAJaKKKACiiigDM8QxvLoN2iRzSMU4SCURyH/dY
/dPvXl8EkZCMNvnzBmjNsNgeJSNxjycoqn/WLj5+1ekeL8HwtfK0cDhkwVuJTHH1H3mHKj3r
y2SXBaQyZ3lBIswKFiMbWkGP3bD+BB/rOCaYGqjwxwtO4iChPNWYN+6ERHMm3PNuT0j6g1h6
aGb466SpjdWjtnJMsm9iNrYyewwRgdhgVtRXHlwyb5pcF9/miMb/ADccvtPAuB3hxtxzWBo0
yv8AHXTAggEYgdVMD7wflYkk+p7jsaAPeCQASeg5NeR+MfHWl3NzBPpfhOPxEDGVaeS1f5Bn
oCUORXq94dtlOfSNj+lYvgZxJ4H0ZwQd1qpyB60gPIB4811bzTLi2+Hbwppwk8mOKKUAM4wS
MLwMdqZN8SpdIv8A+1rz4b21pcSPlbmRGjYv3O4p1+lfQVeTfH4n/hEdO54+3DP/AHy1AHqV
lc/bLC3utu3zo1k25zjIzU9UtHx/Ylhjp9nj/wDQRV2gAooooAKwPGYZvDF1HGheR8KiI212
JPRG/hb0PY1v1g+MlDeF7tWCFCPnWRtkZHcO3VV9WHSgDzKEm/8AKWF22ZKqtuAmQD8wiJ+4
Rz5h6uAcdas/ZEiiBH2dIfJ8wSRH920XHz7SeLfPWLqTmmLwjmSLeXUO5l/dq2D8rS4+4Bge
WR9/jNSWt2zynfDNKwPmyblw4btIV7T9hGOMYNMRk6DDNH8ctNDrON1tI++SQN5ilW5GPup6
L2Fe3agcaZdEc4hf+Rrw/wAO3KN8drNxFBE8lu4cRyFmJKnl/RumRXt+pkjSbwjtA/8A6CaQ
zM8FgjwRoYJzixiH/jordrE8H7f+EM0bZ937HFj/AL5FbdAHknx/x/wi2lA5/wCP8Y/74avU
dN/5Bdp/1xT/ANBFeWftAY/4RnSs9r3/ANlNep6ZzpNmR/zwT/0EUAWqKKKACiiigAooooAK
KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigArifi4f+LYaz/uR/wDoxa7auI+LmP8A
hWerAnGRGP8AyItAHW6aANKswowohTH/AHyKtVW08AabagdBCn8hVmgArltd8M6zrclzD/wk
8ttptwNj2sdnGTt7jeeea6migCK2gS1tYbeP7kSBFz6AYqWiigAoqvf3sGnWE97ctthgjMjn
0AFYOj+LZb/UobG/0W7017mMy2rysrrMo5P3Sdpxzg0AYXiXj4x+EuCR9mn6D2r0OvPvEZU/
GLwmpfBFtcEDHXivQaAGTZ8iTGSdp6Ng9PXtXjccryPMkfmPJv8ALwp2tnn5N2f9Z387oRxX
sc4U28ocIUKHcH+7jHf2ryeeASEW7IiJtK5JwrKDwrH/AJ4ejdc0AMtZZJZyCizOqkjGU37S
MlccoF/iH8eK5Px/cEJoG6RMPdrMhaD/AFo4+dP7if8ATPjFduYvJLl2STaylvNO0sf4fNx0
I/5Z+vGa5L4gbPs+kCP7YDJfqzoyAgvxkzHtL/sjjFMR7+nMan2Fc34U3DUfEgY5H9qOR/3w
tdKn3F+lc/4ZKm/8QY6jUWzx/sLSGdDXM/ENinw815h1Fm9dNXM/ENd/w815fWzf+VAGN8GP
+SY6d/10l/8AQzXf1wnwdx/wrPTMDHMn/oZru6ACiiigArn/ABmwTw1OxeNMMvLw+aOuOnr7
9utdBWJ4sXfoEwC3LHI4tkDP+R7evtmgDzq1d47MReSAS/knzJCsm89Ii/dz1E3bpU0Lm5ZA
4a4kcsscaExl9hOVVv8Almy87n/jqGK3UwqieUY2i2oMbojH3UHr9mz1brmrRimLSeaVZZlV
JGn+VGUfdEuBlUH/ACzI5PemI5zwzKk/x3t5IRG0bWjYkjXar/J1C/w+n4Z717Tr3/Iu6lxn
/RZeP+AmvHvDJZvj2WPmsxsm3POMSthQMuBwDx+WK9j1nP8AYd/g4P2aTB/4CaQyr4T2jwho
wXO37FFjP+4K2O9ZfhpSvhfSlJBItIskf7orUoA8d+P4/wCJVoRz0vDx/wABr121/wCPSH/r
mv8AKvI/j9/yCtB/6/D/AOg167B/x7xf7g/lQBJRRRQAUUUUAYni3YPDN48kiRhFDB5IjKqn
IwSg+99K83+VPPUqxaPajrKCxVm6KTnDM38J6R16h4gMg0K6MbXStt4a1AMo56rnjNeawz7Y
Wj8raVRlURYZCpI3CLI+ZD/y0J5XnFMBqRoh8oQOrhhEEJ5LAZMIYnmXv5x4OcVieHljf45a
dseFljtn/wBXEYwCFYbSD3Hc9DW8kkjWoEjRP8oQkxjy/LH8OccW3o55zWZosof46adJulbf
Ytgzpsb7p6D0449qAPabrmznGcfu25/CsbwSnl+CtIQHOLZea2br/jzn/wCubfyrI8F/8iZp
H/XstIDdryf4+YPhDTx/0+rx6/Ka9Yryj49/8inpv/X8v/oJoA9L0kY0eyG3biBOD2+UVcqt
p5zptqf+mKfyFWaACiiigArB8Y7B4Xu5JGVViAcs6syDB6so5ZfVe9b1YPjBHbw/KYnZJFYM
rRpvkBH9xe7egPFAHlkK7d53xQrGA0omy7ordC4HD7uNn/PPvVpbiSGFiRM2792MyguHx/q2
PeU/89OgHFTWqHYkdumxlDBXhcYUH7xjBHzZ/wCWnp2p6LFFAsaJaqgjIYKvysn91Tj/AFGe
S3XNMRznhopL8cdO4jj227YVIDGc7Dw2fvH1bvXu+ptt0q8b0gc/+OmvFPDXPxytQ5uSws25
uE2A8cbB3T0r2vUv+QVef9cH/wDQTQMzvB+P+EN0fH/PpH/6CK26yfDC7PCulKO1rH2x/CK1
qQHkXx/APhrSf+v3/wBlNep6aMaXaD0hT/0EV5d8flz4Y0psdL4f+gmvUtO50y0P/TFP/QRQ
BZooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACuK+LJA+G2q5
GciMf+PrXa1w/wAXcD4a6oTnjy+n++KAOwsP+Qda/wDXJP5CrFQWX/Hhb/8AXJf5Cp6ACiii
gAooooAwPG0Lz+CtWjjXc32cttAzkDk8fQVhy61Ya34k8Jx6VNb3jIslxKY2yYY/Lxk46ZJx
g13ZAIwRkGqdjpGnaY8z2NhbWzTNulaGIKXPqcdaAOZ8XeBZfE2sWGqW2uXOmXVkjJG0MYbq
eT1FZn/Cv/FQzt+Iupc9c2y//FV6LRQB5w3w88SlSj/ETUihBGDAvOeufm5rNj+Ddy3/ADO+
osMbW2oOg6D73A9q6LV9K07WviTb2mpQmeNdLaRIzIwUHzACcA9earW1ho/hHxzdS2sRs7JN
Ia4mVXYqdr8nBPXFAGWPg1N5TK/jHVGLHLEoPmx0zk847elQ3nwSkvUjWbxfqMnltvQyxhsN
/e69a6zSPH1pqd/BbPbGBbqNpLZvPjcyBRnlVJKnHY02z8dPOtpeXOhXtrpV24jivZGUgEnC
7kB3KCe/vQBkL8OfEqrt/wCFiart/wCuI/8AiqZb/DHXLQytB4+1RHmfzJCIh8zevWta8+I1
ja6hdRraSTWNnN9nurpZox5b8ZwhO5lGeSK24vFGly6hqdmJwsmnRLNPu4Gxl3ZHtigDlf8A
hXviI9fiFq+faJf8aS7+G+tX9nLZ3njzVZraVdrxmJBuHoa17nx9pwsdMmsgtxNqal7eJ5Vi
G1fvFmbgAVY0vxzoWoaWl7Nf21nulMDJNMoxIOqg5w34UAc5p3wv1PSLJLLTvHGq29qn3Yli
TA+lWv8AhAvEXT/hYOrbf+uKZrvQQwBByDyCKWgDz8+AfEhzj4h6rnt+5X/Gmf8ACv8AxNg5
+Imqc/8ATBf/AIqvQ65vx+XHgTV/LLBzBgbWIPJHcUAc7/wgPiX7o+I+pZ9DAp/9mqOf4Z+I
LuBobj4g6o8bdQIQP/Zql8T+D9A0vwZcX9pYi3uoIkdZklcMDkZ5zmt+48Uyx38mnabpF1qU
1tCkly0boqx7hkLljy2OcCgDiYvgpdxuG/4TTUOBt4i52+n3unt0qV/g3etn/it9UORj5kyM
dv4u1da3je3uLOyfSdPutQvLtDIlom2N0UHDFyxAXB4pt34v1KweyW58Kagpu5BEm2eFsOc8
H5uOlAHH23wTubTVf7Uh8ZX6XwHFwIRv6Y5JbmtiX4feJ54pIZviFqDwyqVdfsqcg9R1rbuv
F9wL2e103QrvUGtFU3jRyoohYjOwZPzMB2H51DcfELTxDBJZWd3eLLavdHaoTYinDA7yPmB7
UAZVt8O/EVpax20XxB1NIYlCIq26/KB0HWnf8IB4mJy3xD1Q+mIFH9a6WDxXp0tzJBIzQNHa
JeFpSFUowzwc9RimWHjDS9QuLGJXaL7bZm8iaXCgpuC/nzQBx2q/B+61xIl1Xxlqd2Im3RiS
NcKfUDPWr3/CvPEMaqlv8QdWRQMYaJW/LkV0dn4x0u7awBdoftzzJCZSFDGM4POe/al1Xxdp
2kW+oSzCVvsTRoyoB87SfdCknH54oA5j/hXviojB+IupY7f6OM/+hUv/AAgHixRhfiLqP42y
n/2aul0LxTDrF5LYzW/2O+RBKIDOku6M8bgUJHXgiugoA87/AOEA8Vlvm+Imo49rZf8A4qh/
AXiUAbviLqQPvCo/rXoleY+JobW4+Jci3+i3mr20elK/k25z5Z8w5baWGePTmgCeb4a67dW7
QzfEHWHjccgIBn8jWUfgtfkgf8JvqAVQQo8noD1/jrrJfG+k2Oj6WdLgad7wtFa2rMISuz72
4vjbt6HNTQ+NPtukLeadpNzeTCdoJ7eOWP8AcsvUs+7bj0Oec0AcbH8FLyLhfGuoBSNpXyeC
PTG/p7Utt8GL+21ZNTTxnefbYxtjn+zgso6Y5Y9q9L0TV4dc0qK/gjkjSQsNkgGQQSD04PI6
isa68c2Fn4gm0qW2uP3MsULzgptDyD5RjO4/gKAMST4e+JZkZJPiHqbKwIIFuoyD+NNtfhrr
Vhax2tp481aKCIYRBEpAH510N94teC9u4LHRr2/isTi6miKqqHGSBuI3EDqBTNW8Zx6bZwX8
em3Vzp8sKzNdKyIiqe2GYEt7AUAZI8BeIlBx8QNWz7woay9Z+EmqeIbaGDVfG17dRxNvVZLZ
SA3qMEV3beJdOQ3weXYbKFZpA2ASrKWGM+wrPm8ZI5sk0zSr3UZrq2F0Y4tqGKM9CxYgAnsK
AMGP4eeJYLeOCD4hakiRqFUfZ1OAOnekHw/8Wd/iNqP/AIDL/wDFV0uneNdEvtPjuprtLAvM
0Hk3jrG4kU4K4z1z6V0IIIyOQaAPPB4A8UAY/wCFi6n/AOAy/wDxVRy+CfEkIHnfEm+Ru26F
B/WvR6848XQW1x4+t0ufC7a8BpxbywYz5fz9cOQKAEX4e+JZQGPxF1NlPIKRDn/x6mXHw18S
3Fs0DfELUirc/NAOD9Q2a1JPHOkadomnrpNtCrTStbRWkzi2WExj5wxI+Xb04B61Yg8ZXV94
fk1DT9KiubiCcw3EYvUWKPAyW80jBHToKAOVk+DepSMrf8JvfblBAPkY2564w3Ge+OtNT4Ma
hGePGl5wu0ZtgcL/AHeW6e3SvRPDOvR+JdBg1SOB4BKWUxswbBUkHBHBGR1rPm8aWy+Ip9At
7SefUonjHlL0KMAS5PQAA96AONtvgxe2mrDVIfGd8t8q7RP9nBYDGMct09q2G+H3iGWJop/i
Bqro4IYCFFyD171q3ni69Rb2607RHvdPsXZJpxOEZiv39ikfNjnuOlSR+O9Ga5ljluIoIhZR
3sUk0oTzUfPQH0xQBgW/w58SWUCQWnxB1KOGMYRWgVsD8TUj+AvFrH/ko2oYPX/RV/8Aiq0G
8Z6pNDpNzp/h77Ra6oqmGRrxUKkgnDDB4wOozU914r1T7ZeQaX4fa/FgoF24uVTEhXdsTI+Y
gEenWgDlNY+EOs69GsOp+Obu6hjbfGstqDg+v3q0Yfh94rgiWNPiJfhVUKB9kXgD/gVarfET
TlXTlNpdfaNStPtFrBtG6Rs48r/e/Tip7zxTqlprthpR8PO8l6CyOt0m1QuN5b6Z/GgDEPgH
xaT/AMlF1D/wGUf1pp+H3izHHxE1HPvAP8a1LvxtfxwXt/Y+Hpr3S7N2SS4S4RWfbwxRD1AO
e46V11tOtzaxToCFlQOAeuCM0AecL8N/FXf4i6l1zxD/APZVPH4A8VowP/CxdROP+nZf6tXo
tFAHnx8D+L92R8Rb7HvZp/jSnwL4sI5+IuoZ9rRP8a9AooA8+HgPxQfv/ETUj9LZB/Wn/wDC
B+JNmP8AhYOq7s5z5CV31FAHnz+A/FRPy/ETUgPe1T/Gmt4E8X4wvxGv/wAbRf8A4qvQ6KAP
OR4D8ZA/8lHvcf8AXmv/AMVTv+ED8XkfN8Rb78LRR/7NXolFAHnJ8A+Lif8Akol/j/r3X/Gk
f4e+K3OT8RNR49IAP5NXo9FAHnC/D/xcp/5KLqH/AIDg/wDs1PPgTxjvynxGvQPezU/+zV6J
RQB58PBHjLHPxFvPwsk/xo/4Qfxh1PxFvifazQf1r0GigDz5vAvizGR8RNQ3e9qmP50n/CC+
Lc5/4WJqGf8Ar1T/ABr0KigDzw+B/GZJA+I14F7f6Emf50weB/HHf4jXP/gEv/xVejUUAedf
8IN41J5+It3+Fmo/rVXUvhp4n1ixay1Hx1cXNs7AvE9qoDYOexr0+igCOCPyYI4s52KFz64F
SUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFc34s8US+FIYr6ey87TCGWaZW+aJ/4MjH3SeCe1AGgdHB8ULr
Xm8i0Nt5e31bdnNVNU8Lw6tqd3dTzsI7nTnsGjC9AzZ3ZrC0/wCJCX/h6615dOcadbQJmQOM
y3DEAxqPQEgbj61ci8ReILDWtOsda02zWPUPM8uS1mZjGVj37WBHJ4PIoAh0Xwjd6M3mTf2S
IbeB1QWNiI5JjjG5zzzjsOpqp4X0PxBqXhTS7bVtQhSxUJJ5SWzJMyqcqjEnjoO2afpvjrUv
FMax+GbSwluIYVkvDdTMI4mYkCMFRkt8ua1tO8Xm+vdLtGszFNcyXEFwpb/VSQjJA9QaAMwe
AZLXU7hrEaP9kuJzO0lzYebcRknJCvnBGemQcVPffD2C+umuZLxhLNeeddMqBfPgwB5LY6rw
KvR+LRJaWE/2NgbvU2sAu8HbtZl3f+OZxVOf4i6bb/ZoTE73dxqDWQhQ5K4kMe9j2XI70AQX
vw9hJtZrT7DJNZvKLeG8t98Ijc52FQe3Yit3R/D8drpkcGpQ2FzOJDKTFaqkasf7q89PXrXL
3vxLeG/1L7La20trp9wIHjMrefNg4YooGOPTvitl9f1vUdXubfQLCyltLMqk813MyFpCobao
APQMOT60AdXRXAS/ESaPxVHpJs7RUN8LJo2usXOSM+YI8fc988139ABWdrul/wBtaJdad5xh
89NvmAZK81o0UAZWu6Kut+Hp9JeXYsyqpfbnoQen4VmXeg61a6nd3ehajaQLeqomjuoGfY6q
FDqQR2HQ11FFAHIx+DptK+xXWjXqLf28TRSPdIWSdWbc24AjB3cjFadxo11qVtpR1C6j+1WV
0ty7QR4RyMjABOQOa26KAOam0DVLXVdQu9G1G3t49Qw0sc0BfZIBjepBHJHY1QuvhzY3tlZW
t1OZ1tLeVI2kTJaWTq7YPI5+7XaUUAcrF4F09rnz79YL1hp8VkolgUhdgILD656e1MtPAOmp
Npb3yxXq6dZG0jjkiG3JYHdjseMV1tFAHCXHw3iOn6XZ29zatFYNOQl3aecjeaSegYYxnjmm
wfDOKHQbnTm1NpZJZIpkmkh3bGj6Ahicr2x+td7RQBz/AIe0G40y5uLu8/s1Z5lCbLCzEKAD
1JyzE+5xXQUUUAFc3qehavJ4gbVtJ1O1tWe2Fu6z2pl4DE5BDDnmukrnfEWuajp+qaVpml2l
tPc35kwbmVkRQignoCc80AY138OlNlYtBcW91f2sssrtqNv5sVw0hy+5QRjnkY6Y71e/4RvV
4dBWxt59GzI5Nxbtp+LZ1IxtCqwIx6knNQP4j8Uz32pw2GiWMkemOqStLcspmOwOVj+XqM9T
Tk8Y32s3VlbeHdPhkkls0vZ3vJSiRo2QqjaCSxIPPTigDa8L6GfDugQaYbgT+UWO4JtUbmJ2
qMnCjOBzWBqvgJ9T8RXmoefYJHdPE/mGzzcRFMfck3cE464p3/CdXUGgf2vd6KywW11Lb6gI
pw/2YIcbxwN46dOlP8J+PV8Ybp7CwZLKGItczyP9yTsgGOeOSenNAFiTw5rFtdaodL1aGK31
J/Mfz4C7wvtCkoQQDkAde9VNW8F315o1vocF5ZPpaQLE32u3LyxuP+WqEEDdz3qDS/H93JC1
xqulxW8DaZJqUJt5/MZo0IBBGBgnIxSaD4+vdS1SxtbqytPKv43kie1mdzFhN4EmVABK+h60
AaM/gHS729v7q/jiu5Lm1it1M0QYx7FI3D3Oc/hTV8L6rpM0FxoWoWolFpHaTreQFlcJ91xt
IIPPTOKh074j6TqiaKlrLA93qMwje1Eo8yHhiSR3xj9ajj+JmnSz6faRwO99eXzWrQKeYVEh
Te/93OMgGgDX8PeGRpeli31KSDULr7RJcGYwBQrO2TtBztFdDXAaZ8Q7nUPGcOjNZWsUEtxP
bhTcZuEMYJ3MmPlU44rv6ACua1fw3qN34ij1jTda+wSC2Ns6m1WXcu7dnkjBrpaKAOO/4QKK
1trJ9NvjHqVrNLN9ruYRL5rS/wCsDLkcHg8YxirX/CO6x/ZjQNr6yzySF5RNZI0DKRjyxHkE
KP8Aez6109c3r+talFrNloWiRWxv7qJ53musmOGNSBkgcsSSABkUAX/DmiL4e0WLTkm80IzN
uEYRcsScBR0HPSs3UPBlvda8+u2t3LZ6oWjInjGRsUYKMvRgR6/hW5pg1AWEY1Q2zXgzvNsG
CH0wG5FcvaeM7vU/F1/4dsbGIzWM+J53k+VIdoIOOpYkkY7YoAfP4O1FJL6307X3tNMv5Glm
gMAd0Lfe8tyflB56g9avxeDtMiu5ZxGrq1jHZJHJGGEaJnGM/wC9VG38aSTR6fbG0UarNqDW
Vxahv9TsBLP9NoBHruFN8MeMrrxNLcGGyjjt7LzEupC+f3oYgIo64wMkn14oA0rPwvDa6Xod
kbiR/wCySpRyOZCFK8+nWq9x4WvUv9Un0vWPscOpjM8T2/mbX27S6HcNpIx1B6ViaZ481Rrf
Tb/U7axWxv8AT57xBAz+YnlLuK4PByKtxeJfEVrZ6frGqWmnDS7x4lMduzmaESkBCSeG+8M9
KAGy/DPT5oNNEl/cC506yFrbXC4V0cHIkHv7e9dG+i+dqel6hPdNJcWMToTsAEpcAEn06Zrz
268TaONeF/8AZZZtYGrGzMEN5J5MarII1mkQHaOCAMjqa9YoA42TwVfJbanp1lrjW+l37vIY
jAHkiZzlwrE9Cc9RxmuugiEFvFCDkRoFBPfAxUlFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFF
ABRRRQAE4GTVaxv7bUrRbq0lEsLEgMAR0OD1qzSABRhQAPQUALRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAVg+IPCll4lngbUZJZLeGNwltx5ZdhgOR3IHTtW9RQByEXw80uCwk0+OWZ
bGa1SCeBcBZHTG2Xj7r8ckdaktvBko1ax1HUNf1C/lsvMEKyBFUb1KnO0eldXRQBxsPgBdOW
3fRtZvNOuY4Ps8syIj+eu4sC6sMbgScHrzUx8CwxWmmx2Oq3tpc2Msk32pdrvM8gw7NuBBJz
6V1lFAHAS/D/AFS2s4V0/wAT3by2919rhS4hi2eYSSxOFzzub8614fAmkW9vdJEJFlu79b+a
fI3s6yeYBnH3QeMeldRRQBysngtheXhs9bvrSyvZjPcWsQXBckElXxuXOOcVNd+FZf7UuL/S
tYudNa7Kfao441dZCvG4bvusRxkeldJRQBzL+CNPmvPttxNNNei9ju/tLBd/yDCx5x932966
aiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKoXWkwXer2GpOzCayEgjA6HeADn8qv
0UAcFF4V1W+8Q+I7ldZ1DS7e6u0HlwrGVmQRICylgSp6jI9K05fA8MMtnNo+qXmlS21sLUtB
scSRjoGDAjI5wfc11VFAHJweArJNPtbC5v7y7tIriS5mimZcXMjknMmAMgEk46VTuPh+1lpb
w+HNUl0+5ktxbSOVBWRS2SxAA+cAkBhXcUUAef2vw8vrO8sUfXZL7TI7SSwmtp4lU+QynADL
3yF/KtrSvCl1YXEP2jX7y7tLWPy7a2ZERVG3b85UfPx0zXTUUAYEPhOytrPRraF3RdKlEkTY
GXwrDBPp836VDZeCNLsLPyITLua/F/LMSN8sgfeAxxyM10tFAHM2/gqyg1e31UzO97Fdy3Tz
FFDSl1KBSR2VSAPpXTUUUAFFFFABWJrvhuHW5ra6W8u7G+tc+TdWrhWAOMggghgcdCK26KAK
el2D6bYJbSXtzeOpJae5YF2JOecAD8AKyJPBemtqDahFJcQXrXn2zz4nCtkhVZOnKEKMg10d
FAHKad4fb/hYer+IJbVYUa3jtoG7ynq7+38K/hTl8B6XBEqWM95Yt5ckcklvLtaVXJJ3HHJB
JweorqaKAMRPCelRnTgsTeXp9q9rBHu+XY4CnPqcD9TWdZeArK0ktEk1DULqxsZBLaWU8oMU
LDp0GWx2DE4rrKKAMCHwdpEKXoWE7728F5PJxudw+9QTj7oI6Vv0UUAFFFFABRRRQAUUUUAF
FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR
QAUUUUAU7vU7Sxu7O2uZfLlvHMcAIOGYDOM9M4ok1Wzi1eDSnm/0yeJpkjAJyikAn25Iqh4s
0Ztd8PzWsUoguUZZre4zgwyKchh9K43TdV1GDwvq3j27tY31G5jWK2hJJSGFW2g567SxLn2x
QB6bRXH6gfEGg+F9T1KfXFvrhLXdEv2RFVJPUY5I9jWfP4i13RotXhury3vJ4UtBbyNCIlVp
22ZbBxgHmgD0CiuMe913QNbs7S81OLUoL6GZl324jeOSNN3G3qp9DyPWsTwv4w1+4thLqRdx
caS97E01p5QMq87EIPzLgg880AenUV55pXjvU9Yu9ESzsle1uLZzPclcJLcLFu8tOeAD1P4V
F4C8XaxrviGS0v7kSr9i82WL7IYvImD7WRW/jA5GfagD0iiuX8a6zf6RDpIsJGje7v1gkKW/
nvs2sx2r3PyisW18Wa1qWmaPZRSQW+qX95PbyTvDgQLESTmMn75AHyk96APQqK5C2uvEH9pa
roDajbyXMVvFPbX5tx8oYkEOgOCRtyPrWKvjLV7DT7vzWe7lttXt7MeZa7JpY327v3Y78nH0
oA9Jorz6+8cX4n10QQPbLbJaRW63kBjKSTOV3tnqo4OPapzc+JdC163srvWodSt7ixuJQXtl
jdJIwCPu4+XmgDuqK4BNQ8Wf8Ito10uqWsl5q08I8xrQBLdHQscAN83Qcml1XxHrXhRNSgvL
q31KSOyW6t5TEI2DGQRkOqn7uWBz9aAO+ori428TaT4j0i2u9Zi1C01DzFmBtlQxMqFgUI7f
WuavPiTrdr4mTQfJtTJhrf7dg/ZzIWAVye2BwV9TigD1miuE8Taxr9neTwWGowRfYNHa+mJt
fMErgkAewO09Ko6j4n8TXGqx2FlbXiLDZQzSz2VokvmTOMgHew2pwenPuKAPSaK4i08XatHq
WlW+p6ZOrXGntNPFawGVklDhRypOFxk1Rj8f3VvDotxfx7Y76W8iMSwne7o+2JQOxIoA9For
yybx1r7aFYXd0Y9LNxqVxaXDrb+e0O3OxAoPJJBGa7bwbqd1rPhHTtQvJFkuJ49zuqbd3JGc
dqAN2ivOLvxVr1t40uYTI40uC/itm3WP7lY2VcsZs8NlgMe9XWvvE2qR6zqlnqEenwWE8kVt
aSW6sJhH94yE8jcQcYIwMHmgDuqKpaPqA1XRbHUAgT7TAku0HONwBxmvPtJ8aay/jG1truaQ
6dd31zaL5tj5UY2FtmyXPzMdvQ+9AHp1FeaprPiiPw/e+KJtWgeK1uZFGnJbrsaNJChBf727
jNN1XxT4lude1ZNLt7yO300iOGOO1Vknk2bj5rMQVXoAR+dAHplFcM3j8Wfif7HqkS2lgLJG
eY8iO5I3mIsDjO3GPWsq78fay/h+yvTEmnGS+ktrt/s5nktxgtEBGDklhtz6Z6UAenUVi+Ed
TudZ8KadqN3gzzxbnITZnkjO3tXNXnjfUH8fDw5ZRW8SCZImkuAc8De5H1UgL75oA7+iuHtL
3xFD4j1mzutXint9PtVuEVbMKX3hyBnPYr+NUNP1nxPBoGh+Ir7VLe6iv5reOayjtlAVZWC5
VgclhkH060Aej0V5Z/wmPie7vb28sbW9a3t71oYrZLFGhkjRtrZlLAqx5P6VrX/jq7sT4kh+
w3cslhMEt5ILRnjUGNGw7DjILHNAHe0V5/rnjq90u+1uwtbY3l/Dax3FnAkZwqlSXdz02g8/
pVmLxrcR6r9lltJ7pG0qG8U2luWKOwbdu9AcDH40AdvRXB6TreueILjQ4FvI7ITaYt/cukIL
SNvAKAN0HvVG61vxNd+HNS8VWOq21vDbSSLDYPAGQojlSXb7284yMED2oA9KorzfX/HeraB4
rtbFo7W7tZxFN5MQPniNsIwx/e3HcPUZ9K9IHIzQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUARX
VtFeWsttOu6GVCjrnGQeDUZ0+0bTf7Oa3Q2fleV5JHy7MYx+VWaKAObi8C6GkaxOl5PEpUpH
PezOi4OQApbGK1LnRNNvDd/aLOOT7ZGsU+R99VztB+mTitCigDE0/wAJ6Tp1x9oSOeacI0ay
3Nw8rIh6qpYnA47VHp/gvQdMbdbWRyImhXzJWfYjfeVck4B9q36KAM4aFpiwWkKWkaR2aMlu
q8eWCu04x7cUtlomnafJA9papE0FuLaMjPyx5zj860KKAM7WNDsNdghhv4mcQyiaJkkZGRx3
DKQRwT+dVn8KaM+mLYfZAsSymZHVz5iyHq4fOd3vmtqigDCg8I6Tb2FxaLHM32khpp3nYzOR
0JfOeKdZeEtHsYdiWzSt9oS5aWeRpHeVRhWLE5JFbdFAGZeeHtKv2vWurOOQ3saRXBOfnVcl
R+GTVS08HaNZ3xvViuJbjyjCHnupJdqEYKjcxAFb1FAHOa74Yh1LTdK02BBHZ2d1G5jSRkxG
gIABBznpVq08K6RaW11B9na4F2gjuHupWmeRRnALMScDJrZooAwLbwZotrdpdLDM80aNHE0t
w7+UrDBC5PHHpUyeFdDS2W3GnReSts1qEIyPLY5I/E8561s0UAcivw40EyXTzrdzeenlANdy
gJFjiMYb7o68+tWv+EI0mW1tY7k3Ms0EAt/tCXDxSSRjorlSNwHvXSUUAULPRdO0+SF7S2WJ
oYPs8e0nCx5zj86bFoOmRTW0y2iGS1MjQs2WKGQ5cjPqa0aKAMxPD2lR3cN0tnH50Msk0bHP
yvJ99gPU1asLC20yzS0s4hFAmdqDtk5P6mrNFAGM/hTRpNUk1F7QtcSyLK+6VyjOowG2Z25G
B2pl94R0bUbya5uIJt0+DOkdxIiTYGBvVWAbj1FblFADURYo1jRQqKAFUDgAViweENDttRW+
jsh56ytOm6RiqyHOWCk4BOTzjvW5RQBx2h+ArC0t999HI87XT3Lxi4cxM5ckErnHTFa+o+FN
I1W8e5u7eRnkUJKqTOiTAdA6ggMPrW1RQBlS+GdFmjnjl023dJ5UmkUrwzoAFP4ACn/2Bpf9
pf2h9kT7T5nnb8n7+3Zux0zt4zWlRQBBaWkFjax21tH5cMYwqg5xVe60TTL27jurmyhluI2V
kkZeQV+6fqKv0UAZ9zpcRN/c26Kl7dweU0h74B2/luNc/wCGfAOm6Np2mi4SWe5tEVgsk7vF
HLjlkQnAOa7CigDn5/Beh3N891JbSDzJPNkhWZ1ikfOdzIDtJ+oq/JoOmSwahC9ohj1E7rpe
f3p2hefwArRooAoLommpcXVwtpH5t1EsMz45dAMBfpinQaTY21zJcw26JNJCkLsO6LnaPwya
u0UAUrbSLCzmhlt7VI5IYPs8bAcrHnO36ZrIu/AmgXtxPJPbSmO4bfNbrcOsLtnO4oDgn8K6
SigDMbw9pDagl+2nW7XcbB0mZMspA2jB+ladFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAB
RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUU
UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAB
RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUU
UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQB//Z</binary>
 <binary id="i_024.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_025.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_026.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_027.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_028.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_029.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_030.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_031.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_032.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_033.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_034.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_035.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_036.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_037.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_038.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
<binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">
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
 </binary></FictionBook>
