Нормальное распределение встречается довольно часто (отсюда и название) и имеет интуитивно понятную закономерность. По мере движения к каждому из «хвостов» распределения количество участников начинает резко снижаться. Кроме того, значения среднего арифметического, медианы и моды в нормальном распределении совпадают между собой. Таким образом, «средний» человек располагается в середине распределения, как наиболее обычный или часто встречающийся тип личности.

Рис. 10.1

Если бы распределение дохода в США следовало нормальному распределению, то медианный доход поднимался бы вместе со средним; очевидно, что этого не происходит. Еще одна характеристика нормального распределения состоит в том, что при отклонении от среднего значения вероятность найти объект с экстремальными значениями быстро снижается, причем это снижение происходит все быстрее и быстрее. Отношение числа людей ростом 210 см к числу людей ростом 198 см значительно меньше, чем пропорция людей с ростом 198 см к людям с ростом 180 см. Иными словами, на границах распределения редко встретишь экстремальные параметры.

Напротив, рынки суперзвезд (и соответствующий им «длинный хвост») лучше описывать с помощью экспоненциальной кривой, или кривой Парето, в которой небольшое количество людей контролируют непропорционально высокую долю продаж. Зачастую такое распределение описывается правилом 80/20 (20 процентов участников получают 80 процентов прибыли), однако эта ситуация может стать еще более экстремальной.[285] К примеру, исследование Эрика и его соавторов показало, что продажи книг в Amazon характеризуются именно экспоненциальным распределением.[286] Экспоненциальное распределение имеет «толстый хвост», иными словами, вероятность экстремальных событий в нем значительно выше, чем можно было бы ожидать в нормальном распределении.[287] Кроме того, эти продажи «масштабно инвариантны», что означает, что книга-бестселлер составляет примерно такую же долю в десятке самых продаваемых книг, как первая десятка в первой сотне или первая сотня в первой тысяче. Экспоненциальные законы описывают многие явления, от частоты землетрясений до частоты использования слов в большинстве языков. Они также описывают распределение сбыта книг, DVD, приложений для смартфонов и других информационных продуктов.

Другие рынки представляют собой смесь различных типов распределения. Экономика США в целом может быть описана как смесь логарифмически нормального и экспоненциального распределения, а доход людей на самом верху определяется экспоненциальным распределением.[288] Некоторые из наших текущих исследований в МТИ как раз посвящены причинам и последствиям такой ситуации, а также тому, как она могла бы развиваться со временем.

Ситуация, при которой распределение дохода начинает соответствовать экспоненциальному закону, может иметь важные последствия. К примеру, Ким Тайпейл, основатель Стилвелловского центра прикладных исследований науки и технологической политики, утверждает:

Эпоха распределения по колоколообразной кривой, поддерживавшей растущий социальный средний класс, закончилась, и мы движемся в сторону экспоненциального распределения экономических возможностей. Образование само по себе уже не будет играть прежней роли.[289]