ИСТОРИЯ КАК НАУКА: КАК ВЫЧИСЛЕНИЯ СПАСАЮТ НАС ОТ РИТОРИКИ. ЧАСТЬ 1

Глава 1. Почему две летописи не могут договориться, и что с этим делать

Представьте себе вот что. Вы историк, работаете над событием, произошедшим в X веке. Допустим, основание какого-то города или утверждение епископской границы. Вы собрали все доступные источники. И вот беда: они не совпадают.

Летопись A говорит: это произошло в 1042 году.

Летопись B говорит: в 1048 году.

Документ C молчит о годе, но упоминает сезон — весну.

На одной карте место названо так, на другой — совсем иначе.

Один источник говорит: путь занял три месяца. Другой: пять месяцев.

Что дальше?

Старый ответ историка: «Летопись A — более авторитетная, поэтому верим ей. Летопись B, видимо, содержит ошибку переписчика». И всё. Выбрали одну версию, отбросили другую.

Но это странно. Почему ошибка? Может быть, она вообще не ошибка? Может быть, она — информация?

Подумайте: если две независимые летописи расходятся ровно на 6 лет, это не случайность. Это намёк. Может быть, произошла редатировка при переписи. Может быть, в одной традиции систематически смещали все даты. Может быть, два события слились в одно. Может быть, один источник просто ошибся. Может быть, события произошли в разные годы, но позже их приняли за одно.

Все эти гипотезы можно моделировать. Можно спросить: какова вероятность, что события именно такие разные, если они на самом деле одно и то же? Какова вероятность, что они разные события? Какие данные делают один сценарий более вероятным?

Вот это — начало цифровой истории. Не магия, не статистика ради статистики. Это просто — честное отношение к противоречиям как к информации, а не как к помехе.

Почему традиционная история уязвима

Историческое знание веками строилось на авторитете и интерпретации. Это имело смысл, когда данных было мало и источники были редки. Монах, владевший единственной копией летописи, был властелином знания. Его прочтение текста, его интерпретация смысла — это была историческая истина.

Но времена изменились. Теперь у нас есть тысячи источников. Они оцифрованы, доступны, связаны через идентификаторы и метаданные. И они часто противоречат друг другу.

Старая модель историографии имеет три слабых места:

Слабое место № 1: непрозрачность процедур.

Когда историк пишет монографию, он показывает только выводы. Вот его аргумент, вот его ссылки, вот его заключение. Но как он туда пришёл? Какие альтернативные интерпретации он рассмотрел? Какие источники он отклонил и почему? Какие допуски он принял? Всё это скрыто.

Это как если бы математик показал вам ответ задачи, но спрятал всё решение. Вы не можете проверить логику. Вы можете только согласиться или не согласиться.

Рецензент может написать контркритику: «Но ведь этот источник можно интерпретировать иначе!» Автор отвечает: «Нет, я знаю его лучше». Спор застывает в риторике.

Слабое место № 2: асимметрия авторитета.

Канонические издания задают исходные истины. Национальные историографические школы накладывают рамки. Авторитетные учёные могут апеллировать к авторитету: «Все компетентные историки согласны, что...»

Молодому исследователю или учёному из мене влиятельной традиции трудно такое оспорить. Не потому, что у него нет аргументов, а потому, что спор идёт не на уровне фактов, а на уровне авторитетов.

Слабое место № 3: политизация.

Если данные разрежены, процедуры непрозрачны, и авторитет решает, то историческое знание становится инструментом политики.

Национализм, религиозная идеология, государственный заказ — всё может быть вписано в историографию под видом научного вывода. Потому что нет объективного способа проверить процедуру. Спор идёт о том, кому верить, а не о том, что верно.

История завешивалась флагами и гербами. Становилась оружием в руках властей.

Что изменилось в последние годы

Произошли четыре перемены, которые сделали новый подход возможным:

Перемена 1: датофикация источников

За два десятилетия огромные хранилища рукописей оцифрованы. Это не просто сканы страниц. Это организованные базы данных с метаданными: датами, местами, авторами, языками, связями между документами.

Теперь историк может видеть все источники одновременно. Раньше он работал с выборкой — несколько книг, которые лежали в его университетской библиотеке. Теперь он видит все тысячи документов по своей теме, все связи между ними.

Это как если бы геолог вдруг смог видеть все образцы горных пород одновременно, вместо того чтобы работать с дюжиной образцов в своём музее.

Перемена 2: дешевизна вычислений

Байесовские модели, графовые алгоритмы, симуляторы маршрутизации — всё это раньше требовало суперкомпьютеров и существовало только в специализированных исследовательских центрах.

Теперь это работает на обычном ноутбуке. За несколько секунд можно пересчитать сложную модель с новыми параметрами.

Это кардинально изменило стимулы. Раньше выбор параметров был долгоживущим — пересчитать было дорого. Теперь вы можете варьировать допуски и видеть, как меняется результат. Не выбирать одну версию истории — посмотреть весь спектр возможных версий.

Перемена 3: стандарты воспроизводимости

Возникла культура версионирования, контрольных сумм, фиксированных конфигураций, воспроизводимых прогонов.

Если исследователь опубликует архив с данными, параметрами и кодом, другой исследователь может:

• Скачать всё.
• Запустить на своём компьютере.
• Получить идентичный результат.

Если результат не совпадает, это техническая ошибка, которую нужно найти. Никакой магии, никаких скрытых решений.

Это революция в научной этике. Раньше монография была чёрным ящиком. Теперь это воспроизводимый пайплайн.

Перемена 4: мультидисциплинарность

Методы из логистики, теории графов, лингвистики, геоинформатики, теории решений стали совместимы. Они используют единый язык: интервалы, вероятности, сети, метрики.

Можно комбинировать их, проверять друг относительно друга, объединять результаты.

Это как если бы в химии внезапно оказалось, что методы физики, математики и биологии идеально подходят для одних и тех же задач. Вы можешь проверить гипотезу тремя независимыми способами одновременно.

Встречаем трёх героев: IA-Δ, BT-REI и S³-DELTA

Наша методология строится на трёх методах, которые дополняют друг друга. Думайте о них как о трёх экспертах, смотрящих на проблему с разных углов.

Эксперт 1: IA-Δ — Интервальный анализ

Его специальность: устанавливать границы.

IA-Δ говорит: «Давайте сначала договоримся, в каких границах мы вообще будем искать совпадения. На сколько лет даты могут различаться и всё ещё считаться одним событием? На сколько километров места могут быть друг от друга? Как сильно названия могут отличаться?»

Это звучит скучновато, но это критично. Это останавливает произвол.

Если автор договорился, что допуск по датам — это ±20 лет, то он не может тайком растянуть хронологию на 100 лет. Если он это сделает, это будет видно. Его гипотеза выпадет из окна и получит штраф.

Два исследователя могут не согласиться о размере допуска. Но тогда они спорят о конкретном числе, а не о философии. Один говорит: «Допуск должен быть ±15 лет». Другой говорит: «±40 лет». Третий запускает анализ с обоими допусками и видит, как меняется результат.

Спор становится техническим, а не риторическим.

Эксперт 2: BT-REI — Байесовская триангуляция

Его специальность: взвешивать источники и вычислять вероятности.

BT-REI говорит: «Окей, у вас есть куча источников. Давайте посчитаем, насколько вероятна каждая гипотеза, учитывая все источники и их надёжность».

Вместо того чтобы объявлять источник «надёжным» или «сомнительным» (что, в конечном счёте, субъективно), BT-REI оценивает его численно:

• Канцелярский акт X века: надёжность 85%
• Летопись, переписанная в XIII веке: надёжность 60%
• Компиляция XVIII века: надёжность 40%

Потом для каждого источника считается, на сколько он поддерживает или противоречит гипотезе:

• Источник A называет дату X: это +0,15 в пользу гипотезы.
• Источник B противоречит топониму: это −0,10.
• Источник C молчит — это не даёт информации.

Всё объединяется в единое число: апостериор — итоговая вероятность гипотезы.

Почему это революционно:

• Авторитет становится параметром. Вместо апелляции к авторитету используется численная оценка.
• Рецензент может пересчитать. Если он не согласен с вашей оценкой надёжности источника, он может запустить модель с иной оценкой и увидеть результат.
• Противоречия учитываются, а не скрываются. Если источник противоречит гипотезе, он получает штраф, но модель видит это противоречие и учитывает его.

Эксперт 3: S³-DELTA — Сетевой стресс-анализ

Его специальность: проверять устойчивость.

S³-DELTA говорит: «Окей, у вас есть гипотеза с хорошей вероятностью. Но насколько она прочна? Что произойдёт, если один источник окажется ненадёжным? Если логистический маршрут закроется? Если допуск окажется иным?»

S³-DELTA строит граф — сеть связей между событиями, местами, источниками. Потом начинает удалять из графа элементы по одному:

• Удалили источник A — гипотеза рушится?
• Удалили источник B — устойчива?
• Закрыли зимний лёд на реке — маршрут всё ещё возможен?
• Сузили допуск на полам — гипотеза ещё попадает в окно?

Для каждой гипотезы вычисляется оценка устойчивости (SG): это мера того, сколько возмущений она может выдержать без разрушения.

Почему это откровение:

• Хрупкие гипотезы выявляются. Если гипотеза держится на единственном свидетельстве, это видно. Публиковать такую гипотезу в справочнике — рискованно.
• Надёжные гипотезы тоже видны. Если гипотеза пережила все стресс-тесты, это хороший знак.
• Узкие места обнаруживаются. Иногда гипотеза прочна, но только потому, что один кластер источников критичен. Это видно и может быть исследовано отдельно.

Главная идея: противоречия — это не помехи, а сокровище

Когда два источника противоречат друг другу, историк часто паникует. Это плохая новость, помеха, ошибка.

Новый подход: это хорошая новость. Это информация.

Почему?

Потому что противоречие показывает процесс. Оно показывает, как передавалась информация, где происходили ошибки, где менялись интерпретации.

Если две летописи расходятся в датах ровно на 10 лет, это не просто ошибка. Это может быть:

• Систематическая ошибка одной традиции (все даты смещены на 10 лет).
• Редатировка при переделке рукописи (писец переопределил эру).
• Две разные версии одного события (в одной традиции его датируют раньше, в другой позже).
• Путаница между двумя похожими событиями (одно произошло в 1042, другое в 1052, потом их слили).

Каждый из этих сценариев можно моделировать. Можно спросить: какова вероятность каждого сценария при текущих данных? Какие новые данные сделали бы один сценарий более вероятным?

Противоречие становится окошком в процесс истории.

Практический пример: три летописи о границе епископства

Допустим, вы изучаете, когда была утверждена граница одного епископства. У вас есть три источника:

Летопись A (XI век, оригинал): «В год 1045 граница утверждена».

Летопись B (XIII век, переписка): «В год 1052 граница утверждена».

Папская булла (оригинал XII века): молчит о годе, но упоминает сезон весну и подтверждает границу.

Классический подход:

«Летопись A древнее, ей верим. Летопись B — ошибка переписчика. Булла дополняет картину. Ответ: 1045 год».

Новый подход:

1. IA-Δ: устанавливаем допуски. Даты могут различаться на ±15 лет (компилятивные источники иногда смещают). Места могут отличаться на ±30 км. Одна булла и две летописи должны совпадать в этих окнах, чтобы считаться одним событием.
2. BT-REI: оцениваем источники. Летопись A (оригинал XI века): надёжность 0,75. Летопись B (переписка XIII века): надёжность 0,45 (переписи ненадёжнее). Булла (XII век, официальный документ): надёжность 0,80.
3. Вычисляем: какова вероятность, что это одно событие в 1045 году? Какова вероятность, что это одно событие в 1052 году? Какова вероятность двух разных событий?
4. S³-DELTA: проверяем устойчивость. Если удалить Летопись B, гипотеза 1045 остаётся устойчивой? Если удалить буллу, что произойдёт? Есть ли альтернативные маршруты объяснения?

Результат:

Не просто «1045 год», а полная оценка:

• Апостериор: 1045 год имеет вероятность 0,72, 1052 год — 0,21, два события — 0,07.
• Устойчивость: вывод 1045 году держится на двух независимых источниках (Летопись A и булла). Если одно выпадает, другое остаётся. Хороший знак.
• Риск: Летопись A составляет 60% вклада в апостериор. Это узкое место. Если она окажется ненадёжнее, чем мы оценили, результат может измениться.

Этот результат можно опубликовать с полной прозрачностью. Рецензент может:

• Согласиться с оценкой надёжности источников.
• Или пересчитать с иными оценками и увидеть, как меняется результат.
• Или найти новый источник, который изменит апостериор.

Спор становится техническим, не риторическим.

Почему это работает именно сейчас

Эта методология не изобретена вчера. Байесовские модели, графовые алгоритмы, симуляторы логистики существовали десятилетиями.

Но четыре условия должны совпасть, чтобы она стала практической и массовой:

Условие 1: достаточно данных. Нужны оцифрованные корпусы — тысячи источников, связанные метаданными. Без этого триангуляция невозможна.

Условие 2: дешевые вычисления. Нужно, чтобы историк мог пересчитать модель за несколько секунд на своем ноутбуке. Это произошло только в 2010-х годах.

Условие 3: культура воспроизводимости. Нужны стандарты версионирования, контрольных сумм, открытого кода. Это пришло из науки о данных, но теперь распространяется везде.

Условие 4: готовность спорить о параметрах. Нужно, чтобы исследователи согласились: вместо спора о том, кому верить, будем спорить о допусках, приорах, пороговых значениях. Это требует культурного сдвига.

Эти четыре условия совпали в 2020-х годах. Ровно поэтому цифровая история становится наукой ровно сейчас.

Что изменится в историографии

Эта методология не заменит традиционную историю. Филолог всё ещё будет читать тексты. Дипломатист будет анализировать формулы. Археолог будет работать с артефактами.

Но несколько вещей измениться кардинально:

1. Конец чёрным ящикам.

Решения станут прозрачны. Если кто-то не согласен, он может проверить всю цепь решений.

2. Конец авторитарности.

Вместо апелляции к авторитету — численное обоснование. «Источник A надёжен, потому что он канцелярский акт оригинального происхождения, поэтому мы даём ему вес 0,85» — это объективнее, чем «Иван Киевский — авторитетный автор, верим ему».

3. Конец скрытым допущениям.

Все допущения станут явными параметрами. Если одна школа историков верит, что определённый источник надёжен на 70%, а другая говорит 50%, они смогут запустить анализ с обоими значениями и увидеть, как меняется результат.

4. Возвращение спора в область фактов.

Вместо того чтобы спорить о том, кому верить, будем спорить о допусках, приорах, переходимых маршрутах. Спор становится техническим, а не политическим.

Границы и честность

Эта методология имеет границы, и это честно:

Она работает хорошо, когда:

• Достаточно данных (тысячи документов, несколько независимых типов источников).
• Можно определить независимые каналы свидетельств.
• Нужно объективное ранжирование конкурирующих гипотез.

Она имеет ограничения, когда:

• Данных мало (единичные источники, разреженный корпус).
• Все источники зависимы (происходят из одного протографа).
• Нужна экспертиза, которую не может дать модель (палимпсесты, криптограммы, уникальные контексты).

Если модель указывает на красный статус (гипотеза не пройдена), это может означать:

• Гипотеза действительно неверна.
• Или данные недостаточны.
• Или допуски неправильны.

Это не провал методологии. Это честный результат. Методология говорит: при текущих данных и текущих допусках эта гипотеза не получает поддержки.

Вывод: от риторики к расчёту

Историческое знание веками оставалось уязвимым к политизации и авторитарности. Потому что данные были разрежены, процедуры непрозрачны, авторитет решал.

Сегодня мы можем это изменить.

Датофикация источников, дешевизна вычислений, стандарты воспроизводимости и готовность спорить о параметрах создали условия для новой исторической науки.

Три метода — IA-Δ, BT-REI и S³-DELTA — образуют каркас, который превращает противоречивые источники в воспроизводимые выводы.

История становится практикой вычислимых решений с явными процедурами, явными граница применимости и открытыми сценариями опровержения.

Это то, что отличает науку от риторики.

И ровно это нам и нужно.

Впереди: в следующих главах разберём, как организуются данные, как работают три метода на практике, как читать результаты, как спорить о параметрах, и почему это становится стандартом в исторической науке уже в этом десятилетии.

Глава 2. Как организовать хаос: корпусы, слои и нормализация данных

Итак, вы убедились: противоречия — это не помеха, а информация. Теперь возникает практический вопрос: как всё это организовать? Как превратить тысячи разрозненных документов, карт, монет и археологических отчётов в единую систему, которую можно обрабатывать вычислительно?

Ответ: через корпусы и слои.

Что такое корпус и зачем он нужен

Представьте себе большую библиотеку. В ней хранятся книги на разных языках, написанные в разные эпохи, на разные темы. Если вы просто свалите все книги в кучу, работать с ними невозможно. Нужна система организации.

Корпус — это тематически и технологически цельная коллекция источников. Например, «корпус папских булл X–XII веков» или «корпус византийских хроник, упоминающих Русь».

Корпус — это не просто набор файлов. Это структурированная база данных, где каждый источник снабжён метаданными: датами, местами, авторами, языками, связями с другими источниками.

Что такое слой и почему он важен

Внутри каждого корпуса источники организованы в слои по типу данных:

• Текстовый слой: летописи, хроники, акты, письма.
• Картографический слой: исторические карты, реконструкции, географические описания.
• Археологический слой: находки, датировки объектов, их локализация.
• Нумизматический слой: монеты как свидетели времени, места чеканки и власти.
• Ономастический слой: названия людей, мест, народов и их варианты.
• Административный слой: реестры епископов, должностных лиц, границы юрисдикций.

Каждый слой имеет собственную схему полей, свои правила датирования и геопривязки. Летопись — это не просто текст. Это набор датировок, мест, персоналий. Карта — это не просто картинка. Это набор координат и топонимов.

Почему это важно?

Потому что разные типы источников противоречат друг другу по-разному. Летопись может ошибиться в дате, но редко ошибается в имени правителя. Карта может быть неточной в координатах, но сохраняет правильные топонимы. Археология даёт точные даты радиоуглеродным методом, но не даёт имён.

Слои позволяют комбинировать эти источники: брать точность одного типа и компенсировать неточность другого.

Триумвират независимости: папство, Византия и империя

Практика показала, что для средневековой Европы особенно полезно работать параллельно с тремя независимыми каналами:

Канал 1: Папство.

Папские буллы, письма, реестры, решения синодов. Это официальные документы, часто с точными датами и чёткими географическими привязками. Они отражают взгляд Рима на события.

Канал 2: Византия.

Византийские хроники, официальные документы, жития святых. Это восточная перспектива, использующая другой календарь (от сотворения мира), другие титулы, другую географическую ось.

Канал 3: Священная Римская империя.

Имперские дипломы, акты курфюрстов, хроники немецких монастырей. Это центральноевропейский взгляд, с акцентом на севере и востоке.

Почему это триумвират?

Потому что эти три канала часто независимы. Они не ссылаются друг на друга. Они используют разные традиции датирования. У них разные географические приоритеты.

Если все три канала говорят одно и то же — это очень сильный сигнал. Если расходятся — можно искать причины расхождения: систематические сдвиги календарей, разные интерпретации границ, политические мотивы.

Это как если бы вы узнали новость из трёх независимых газет. Если все три совпадают — вероятность истины высока. Если расходятся — нужно разбираться, кто и почему ошибся.

Минимальные метаданные: что обязательно нужно знать о каждом источнике

Для того чтобы система работала, каждый источник должен быть снабжён минимальным набором метаданных. Без этих данных невозможно ни сопоставить источники, ни оценить их надёжность.

Метаданные уровня 1: Идентификация и цитируемость

• Устойчивый идентификатор: уникальный код, который не меняется при переизданиях.
• Описание произведения: что это (летопись, акт, карта), кто автор, когда написано.
• Ссылка на фрагмент: точное место в тексте (страница, параграф, строка).
• Язык и письмо: на каком языке написано, какая графика.
• Состояние фиксации: это оригинал, копия, перевод, компиляция?

Почему это важно?

Потому что оригинал X века и компиляция XV века имеют разную надёжность. Это видно только из метаданных.

Метаданные уровня 2: Датирование

• Исходное обозначение даты: как записано в источнике (например, «в год 6550 от сотворения мира»).
• Календарь: какой календарь использован (юлианский, византийский, исламский).
• Нормализованный интервал: перевод в единую шкалу времени с указанием границ [t_min, t_max].
• Тип неопределённости: равномерная (все точки равновероятны), треугольная (предпочтение центру), смешанная.

Почему это важно?

Потому что один источник говорит «6550 год от сотворения мира» (византийский календарь), другой говорит «1042 год от Рождества Христова» (юлианский календарь). Без нормализации их нельзя сопоставить.

Метаданные уровня 3: Геопривязка

• Исходный топоним: как место названо в источнике.
• Нормализованное место: идентификатор из стандартного справочника (gazetteer) с координатами.
• Класс точности: насколько точно место определено (±10 км, ±50 км, ±200 км).
• Альтернативные варианты: если топоним многозначный, список возможных мест с весами.

Почему это важно?

Потому что один источник говорит «Славония», другой «Склавиния», третий «земли венедов». Это может быть одно место, может быть разные. Нужна система соответствий.

Метаданные уровня 4: Происхождение и надёжность

• Цепочка передачи (provenance): откуда взялся этот источник, через какие копии прошёл.
• Класс надёжности: оценка 0–1 с пояснением методики.
• Канал: из какого канала источник (папство, Византия, HRE).

Почему это важно?

Потому что три летописи, переписанные с одного протографа, не дают тройного подтверждения. Они дают одно подтверждение с тремя копиями. Это видно только из цепочки передачи.

Метаданные уровня 5: Логистика (для маршрутов)

• Скорости по средам: река, море, сухопуть — разные скорости.
• Сезонность: когда ледостав, когда штормы, когда распутица.
• Препятствия: горы, переправы, укрепления.
• Доступные переправы: где можно пересечь реку или пролив.

Почему это важно?

Потому что два события могут идеально совпадать по датам и местам, но если между ними невозможен маршрут за указанный срок — что-то не так. Либо редатировка, либо искажение места, либо ошибка.

Проблема календарей: как привести все даты к единому виду

Средневековая Европа использовала десятки различных календарей. Это не мелочь — это кошмар для любого сопоставления.

Основные календари:

• Юлианский календарь (от Рождества Христова): стандарт западной Европы до григорианской реформы.
• Григорианский календарь: с 1582 года, но разные страны переходили в разное время.
• Византийский календарь (от сотворения мира): отсчёт с 5509 года до н. э.
• Исламский календарь (хиджра): лунный, отсчёт с 622 года н. э.
• Местные эры: индиктионы, правления императоров, циклы.

Один источник говорит: «в год 6550 от сотворения мира». Другой говорит: «в год 1042 от Рождества». Третий говорит: «в 15-й индиктион».

Решение: опорная шкала.

Все календари переводятся в единую вычислительную ось — пролептический григорианский календарь (ISO-8601). Это не значит, что мы переписываем источники. Оригинальные календари сохраняются в параллельных полях. Но для вычислений используется единая шкала.

Как это работает:

Источник говорит: «6550 год от сотворения мира».

Система переводит: 6550 − 5509 = 1041 год от Рождества (юлианский).

Затем уточняет: 1041 год юлианский = 1041 год григорианский (разница ещё мала).

Источник говорит: «15-й индиктион при императоре X».

Система проверяет: когда правил император X? С 1038 по 1055 год.

15-й индиктион в этом промежутке — это 1042 год.

Все преобразования записываются в журнал нормализации. Это критично: если через год окажется, что правило перевода было неверным, можно пересчитать всё заново.

Интервалы вместо точек:

Даже «точная дата» моделируется как небольшой интервал. Почему?

Потому что «точная дата» в средневековом источнике — это иллюзия. Переписчик мог ошибиться на год-два. Автор мог путать эры. Календарь мог быть истолкован по-разному.

Поэтому вместо того чтобы сказать «1042 год», мы говорим: «интервал » с равномерной неопределённостью. Это честнее.

Проблема мест: как привести все топонимы к единым координатам

Средневековая география — это ещё больший хаос, чем календари. Одно и то же место называется по-разному в разных источниках:

• Латинские источники: «Sclavinia»
• Византийские источники: «Σκλαβηνία» (Склавения)
• Арабские источники: «أرض الصقالبة» (земля славян)
• Немецкие источники: «Wendenland» (земля вендов)

Это одно место или разные? Неясно. Но если мы хотим сопоставлять источники, нужно решить.

Решение: справочники мест (gazetteer).

Это стандартные каталоги, где каждому месту присвоен уникальный идентификатор и координаты (точка или полигон).

Например:

• Идентификатор: GAZ_00123
• Название: Славония / Sclavinia / Склавения
• Координаты: 52.5°N, 13.0°E (±50 км)
• Альтернативные названия: [список]

Когда источник упоминает топоним, он привязывается к идентификатору. Теперь все источники, говорящие о «Sclavinia», «Склавении» и «Wendenland», указывают на одно и то же место.

Но что если топоним многозначный?

Иногда одно название обозначает разные места. Например, «Киев» — это город на Днепре. Но в некоторых источниках «Киев» может означать всю область Киевскую Русь.

В таких случаях сохраняется список кандидатов с весами:

• GAZ_00456 (город Киев): вес 0,7
• GAZ_00457 (Киевская область): вес 0,3

IA-Δ использует эти варианты при генерации выравниваний. BT-REI учитывает их при расчёте вероятностей. S³-DELTA проверяет, какой вариант даёт более устойчивую гипотезу.

Проблема независимости каналов: как не считать одно свидетельство дважды

Самая коварная ошибка в исторической триангуляции — это считать зависимые источники независимыми.

Представьте: у вас есть три летописи A, B и C. Все три говорят одну и ту же дату. Вау! Три независимых подтверждения!

Но потом выясняется: летописи B и C переписаны с общего протографа, который восходит к летописи A.

На самом деле у вас не три независимых подтверждения. У вас одно подтверждение (летопись A) и два эха (B и C).

Как это выявить?

Через анализ цепочек передачи (provenance). Для каждого источника фиксируется:

• Откуда он взялся (скрипторий, канцелярия, архив).
• Какие промежуточные копии.
• Есть ли общий протограф с другими источниками.

Если два источника зависят от общего протографа, они группируются в кластер. При расчёте BT-REI их вклад понижается: три зависимых источника не равны трём независимым.

Правило независимости для BT-REI:

Для корректной байесовской триангуляции требуется минимум три канала, определённо независимых по происхождению и механизму записи.

Примеры хороших триумвиратов:

• Папские буллы + византийские хроники + имперские дипломы HRE
• Латинские хроники + арабские географические сочинения + археологические находки
• Ранние летописи + поздние компиляции (с явным учётом зависимости) + нумизматика

Примеры плохих триумвиратов:

• Три летописи, переписанные с одного протографа
• Три карты, основанные на одном источнике
• Три документа из одной канцелярии, написанные одним писцом

Как данные переходят к вычислениям: конвейер из трёх методов

После того как все данные подготовлены, они проходят через конвейер из трёх методов.

Этап 1: IA-Δ получает:

• Нормализованные интервалы дат ([t_min, t_max]).
• Нормализованные места (координаты ±радиус неопределённости).
• Параметры допусков (Δ_t, Δ_s, Δ_l).

IA-Δ выдаёт:

• Пространство допустимых выравниваний (сценарии согласования).
• Журнал того, какие фильтры прошли, какие сузили.

Этап 2: BT-REI получает:

• Сценарии из IA-Δ как конкурирующие гипотезы.
• Априоры по каналам (начальные вероятности источников).
• Признаки из источников (даты, места, имена, маршруты).

BT-REI выдаёт:

• Апостериорное ранжирование гипотез.
• Полный журнал Record–Evidence–Influence (какой источник дал какой вклад).

Этап 3: S³-DELTA получает:

• Сценарии и их апостериоры из BT-REI.
• Параметры допусков из IA-Δ.

S³-DELTA выдаёт:

• Граф соответствий с оценками устойчивости (SG) и риска (SR).
• Журнал стресс-тестов: что рушится при удалении источников, что устойчиво.
• Статусы: зелёный/жёлтый/красный для каждой гипотезы.

Воспроизводимость: как гарантировать, что это не магия

Вся система строится на принципе неизменяемого расширения (append-only).

Каждое обновление данных или параметров создаёт новый выпуск архива, который сохраняет всю историю изменений. Ничего не удаляется, ничего не переписывается задним числом.

Типовой выпуск содержит:

• README: назначение, содержание, навигация по файлам.
• MANIFEST: полный перечень файлов с контрольными суммами (SHA-256).
• VERSION: номер версии, дата создания, флаги качества.
• Файлы данных: все слои корпуса в структурированном виде (JSON, CSV).
• Журналы: все преобразования календарей, геокодирования, нормализации.
• Конфиги: все параметры допусков, априоров, порогов.
• Результаты: все выходные данные IA-Δ, BT-REI, S³-DELTA.

Что это даёт:

Воспроизводимость: из архива можно заново пересчитать всё. Другой исследователь скачивает архив, запускает код, получает идентичные результаты.

Проверяемость: рецензент может видеть, какие параметры использованы, какие данные были источником, как менялись результаты от версии к версии.

История исследования: можно проследить, как развивались гипотезы. Версия 1 (2024-10-15) дала один результат. Версия 2 (2024-11-20) с добавлением новых источников дала другой. Обе версии сохранены, и читатель видит, что изменилось и почему.

Правила контроля качества: как не испортить данные

Организация данных — это не просто техническая работа. Это критически важный этап, где легко допустить ошибки, которые потом испортят все выводы.

Правило 1: Единообразие полей.

Одно и то же поле (например, place_norm — нормализованное место) заполняется одинаково во всех слоях. Если в одном слое вы пишете координаты, в другом — название, система не сработает.

Правило 2: Явная неопределённость.

Тип и ширина неопределённости записываются в поля, а не только в текстовые комментарии. Если дата неопределённа на ±15 лет, это должно быть в структурированном виде: [t_min, t_max, uncertainty_type].

Правило 3: Отделение оригинала от редакции.

Текст-оригинал, перевод, компиляция — это разные записи с разными цепочками provenance. Нельзя их смешивать.

Правило 4: Журналы преобразований.

Каждый шаг нормализации (перевод календаря, геокодирование, логистика) фиксируется в журнале. Это необходимо для трассировки REI и для воспроизводимости.

Вывод: данные — это фундамент

Вы можете иметь самые продвинутые алгоритмы, самые изощрённые модели, самые красивые визуализации. Но если данные организованы плохо, всё рухнет.

Корпусы и слои, метаданные и нормализация, независимость каналов и воспроизводимость — это не скучная техническая работа. Это фундамент, на котором строится цифровая история.

Без этого фундамента три метода (IA-Δ, BT-REI, S³-DELTA) не смогут работать. С этим фундаментом они превращают хаос противоречивых источников в воспроизводимое знание.

Впереди: в следующей главе мы погрузимся в первый метод — IA-Δ. Как строить интервальные окна? Как избежать комбинаторного взрыва? Как учесть логистику маршрутов и сезонность? Всё это — в Главе 3.

Глава 3. IA-Δ: Как наложить сетку на хаос

Вы организовали данные. Нормализовали календари, привязали места к координатам, учли зависимость источников. Отлично.

Теперь наступает первая большая фаза анализа — IA-Δ, интервальный анализ с контролем сдвигов.

Её можно описать одной фразой: Давайте договоримся, в каких границах вообще возможно совпадение?

Потому что если вы не зафиксируете границы заранее, затем можно будет подогнать результаты. Растянуть хронологию. Сдвинуть географию. Пересказать названия. История станет пластилином в руках автора.

IA-Δ берёт эту пластичность и превращает её в прозрачность.

Сетка на вашу историю: что такое допуски

Представьте, что вы исследуете границу епископства, основанного в XI веке. Вы хотите согласовать информацию из трёх источников:

Летопись A: границу утвердили в 1045 году.

Летопись B: в 1052 году.

Папская булла: молчит о годе, но упоминает сезон весну.

На одной карте граница показана на 51°N, 15°E. На другой — на 51.5°N, 14.5°E. На третьей — название места вообще другое, но географически близко.

Вопрос: это одно событие или разные?

Для ответа нужно установить допуски — границы, в которых мы готовы считать расхождения естественными ошибками, а не признаками других событий.

Допуск по времени (Δ_t):

«Мы считаем, что две летописи, расходящиеся на ≤20 лет, могут описывать одно событие, если остальные признаки совпадают».

Почему 20 лет? Потому что:

• Писцы иногда ошибались на пару лет.
• При переделке рукописей даты сдвигались.
• Летописи компилировали, перепроверяли — возникали сдвиги.
• Но сдвиг больше чем на 50 лет — это уже не ошибка. Это другое событие.

Допуск по пространству (Δ_s):

«Две граница, расходящиеся на ≤50 км, могут означать одно административное образование, потому что границы менялись, картографы ошибались».

Почему 50 км?

• Средневековая картография имела ошибку 30–80 км.
• Административные границы менялись.
• Но если места расходятся на 200 км — это разные регионы.

Допуск по названиям (Δ_l — лексический):

«Два названия, расходящиеся не более чем на две редакции звучания, считаются одним местом».

«Redactio» (редакция) — это изменение в передаче имени. Например:

• Латинское Sclavinia → среднелатинское Sklavia → немецкое Sklavien → позднелатинское Slavonia.

Это — одно название в четырёх редакциях. Если расхождение в один-два шага — вероятно, одно место. Если пять шагов — может быть, совпадение случайное.

Зафиксировать до анализа: почему это так критично

Вот в чём суть IA-Δ: допуски зафиксированы ДО того, как вы посмотрели на конкретные источники.

Это звучит скучно, но это критично для честности.

Если вы знаете источники и потом задним числом устанавливаете допуски, вы неизбежно подогнёте их под результат. «О, в этом случае 20 лет оказывается мало, давайте 50». И вот уже ваша гипотеза прошла фильтр.

Но если допуски установлены заранее, это становится объективным критерием.

Два исследователя могут не согласиться о размере допуска. Один говорит: «Я думаю, ошибка в датах может быть до 30 лет». Другой говорит: «До 15 лет».

Окей. Тогда они запускают анализ дважды: один раз с допуском ±15, второй раз с ±30. Видят, как меняется результат. И потом обсуждают на основе фактов, а не риторики: «При допуске ±15 гипотеза A побеждает. При ±30 гипотеза B. Какой допуск более реалистичен?»

Спор становится техническим.

IA-Δ в действии: как строится пространство выравниваний

Допустим, вы установили:

• Δ_t = ±20 лет
• Δ_s = ±50 км
• Δ_l = 2 редакции

Теперь IA-Δ начинает работу.

Шаг 1: временная пред-селекция.

IA-Δ быстро перебирает все пары событий в вашем корпусе и проверяет: пересекаются ли их временные интервалы, если разширить допуском?

Событие A: → расширяем на Δ_t = ±20 →

Событие B: → расширяем на Δ_t = ±20 →

Пересечение: . Есть!

Событие C: → расширяем →

Пересечение с A: — граница, почти нет.

Событие D: — нет пересечения.

Результат шага 1: из 1000 возможных пар осталось 50 кандидатов.

Шаг 2: географическое решето.

Для каждой пары, прошедшей временной фильтр, проверяем: попадают ли их места в допуск Δ_s?

Событие A: граница в координатах [51.0°N, 15.0°E] ± 50 км

Событие B: граница в координатах [51.2°N, 15.1°E]

Расстояние между ними ≈ 20 км. Меньше чем 50 км. Прошло!

Событие E: граница в координатах [49.0°N, 13.0°E] — расстояние ≈ 250 км. Не прошло!

Результат шага 2: осталось 25 кандидатов.

Шаг 3: лексическая проверка.

Для каждой оставшейся пары проверяем: схожи ли названия?

Событие A упоминает «Sclavinia», событие B упоминает «Sklavia», событие C упоминает «Slavonia».

Расстояния между редакциями:

• Sclavinia → Sklavia: 1 редакция ✓
• Sklavia → Slavonia: 1 редакция ✓
• Sclavinia → Slavonia: 2 редакции ✓

Все прошли!

Событие D упоминает «Венеды». Расстояние от Sclavinia — 4 редакции. Не прошло!

Результат шага 3: осталось 18 кандидатов.

Шаг 4: логистические правила.

Теперь включаются специальные правила для типа источника.

Для папских булл: «документ не может быть датирован позже смерти подписанта».

Булла подписана папой X, который умер в 1050 году. Событие относится к 1080 году? Не подходит!

Для картографии: «если событие A и B описывают границу одного региона, они не должны быть на расстоянии более одного дневного переходы (≈40 км)».

Логистический анализ: маршрут между событиями A и B через известные переправы займёт 3 дня в летнее время, 8 дней зимой. Это согласуется с датами? Да. Следующий кандидат.

Результат шага 4: осталось 12 кандидатов.

Шаг 5: формирование сценариев.

Из оставшихся 12 кандидатов IA-Δ собирает минимальные согласованные наборы — сценарии.

Сценарий 1: события A, B, C описывают один процесс основания границы (последовательность утверждений). Без логических противоречий.

Сценарий 2: события A, D, F описывают два разных процесса (основание границы в одном месте и переделювание границы в другом).

Сценарий 3: события B, E, G описывают третий вариант.

Результат IA-Δ: три сценария, каждый со своим наборов допусков, которые его пропустили, и теми, которые его сузили.

Логистика: когда путь говорит больше, чем текст

IA-Δ имеет встроенный логистический модуль, который проверяет: возможен ли информационный обмен между местами за установленное время?

Представьте два события:

• Событие A происходит в Риме 1 марта 1045 года.
• Событие B происходит в Киеве 15 мая 1045 года.

Могла ли информация о событии A достичь Киева до события B?

Логистический модуль считает:

Маршрут 1: через Адриатику, Черное море.

• Рим → Венеция: 7 дней (морем, хорошие условия).
• Венеция → Константинополь: 30 дней (морем).
• Константинополь → Киев (реками, волоком): 45 дней.
• Всего: 82 дня (приблизительно).
• Доступно с апреля по сентябрь (штормовой сезон зимой).
• Имеет ли маршрут 74 дня (с 1 марта до 15 мая)? Нет, слишком узко.

Маршрут 2: через сухопутные пути (Болгария, Русь).

• Рим → Аквилея: 10 дней (сухопутный).
• Аквилея → Киев: 60 дней (сухопут, долгий).
• Всего: 70 дней.
• Зимой часто не проходим (распутица).
• Времени хватает, но зимой маршрут закрыт.

Логистический вывод: информация не могла дойти. Либо события не связаны, либо источники ошиблись в датах, либо путь был проложен через другие города.

Этот логистический анализ становится частью IA-Δ. Сценарий, требующий невозможного маршрута, помечается как логистически невозможный и либо отбрасывается, либо получает штраф.

Как избежать комбинаторного взрыва

Теперь возникает очевидный вопрос: если у вас тысячи событий, не будет ли комбинаций миллионы?

Ответ: да, будет, если делать это наивно.

Но IA-Δ применяет иерархический фильтр, который радикально сокращает пространство поиска.

Уровень 1: индекс по времени.

Вместо того чтобы проверять все пары, IA-Δ строит индекс временных интервалов. Запрос: «найди все события, чьи временные окна (расширенные на Δ_t) пересекаются с событием A». Это быстрый поиск: O(log n) вместо O(n²).

Уровень 2: индекс по пространству.

Аналогично для координат. Используется spatial index (quadtree или KD-tree). Запрос: «найди все события в радиусе Δ_s от события A». Снова O(log n).

Уровень 3: фильтры по типам.

Некоторые типы событий никогда не совпадают. Например, смерть папы и основание монастыря — это разные события по своей природе. Можно исключить такие пары заранее.

Результат: вместо миллионов кандидатов остаются сотни или тысячи. С ними уже можно работать.

Как выбирать размеры допусков: искусство баланса

Допуски — это сердце IA-Δ. Выбери их правильно, и анализ сработает. Выбери неправильно, и результаты будут мусором.

Δ_t (временной допуск):

Зависит от типа источника:

• Оригинальные канцелярские акты X века: Δ_t = ±3–5 лет (высокая точность).
• Летописи, переписанные несколько раз: Δ_t = ±10–20 лет.
• Поздние компиляции (XV–XVII века): Δ_t = ±30–50 лет (неточные).

Правило: чем ближе к оригиналу, чем меньше допуск.

Δ_s (пространственный допуск):

Зависит от масштаба карт:

• Спутниковые карты, современные реконструкции: Δ_s = ±5–10 км.
• Средневековые карты: Δ_s = ±30–80 км.
• Нечёткие описания (типа «где-то на востоке»): Δ_s = ±100–200 км.

Правило: тем точнее источник, тем меньше допуск.

Δ_l (лексический допуск):

Зависит от языка и эпохи:

• Латинский язык, стандартизованные имена: Δ_l = 1 редакция.
• Варианты в разных языках: Δ_l = 2–3 редакции.
• Слабо стандартизованные названия (топонимы, этнонимы): Δ_l = 3–5 редакций.

Правило: чем стандартнее язык, тем строже правила.

Практический пример: три летописи о битве

Допустим, вы ищете информацию о битве между Киевом и Польшей в XI веке.

Источник 1 (киевская летопись, оригинал XI в.):

«В год 6545 (1037 н. э.) произошла битва близ реки Наровы между киевским князем и польским королём».

Источник 2 (немецкая хроника, XIII в. переписка):

«В год 1040 около Нарвы была битва между киевской Русью и Польшей».

Источник 3 (папская булла, оригинал XII в.):

«Дозволяю королю польскому вести войну против киевского народа в 1039 году...»

Устанавливаете допуски:

• Δ_t = ±15 лет (позволяем некоторую неточность датировок).
• Δ_s = ±50 км (Нарва находится в одном регионе).
• Δ_l = 2 редакции (Нарва ↔ Наров — одна редакция, допускается).

Анализ IA-Δ:

Временное пересечение:

• Источник 1: [1037 − 15, 1037 + 15] =
• Источник 2: [1040 − 15, 1040 + 15] =
• Источник 3: [1039 − 15, 1039 + 15] =

Пересечение всех трёх: . Есть!

Пространственное совпадение:

Все три источника упоминают одну реку (Нарва/Наров). Места совпадают. ✓

Лексическое совпадение:

Нарва — Наров — один шаг редакции. ✓

Логистика:

Булла позволяет войну в 1039. Киевская летопись говорит о битве в 1037. Две года разницы — в пределах допуска и логистики. ✓

Вывод IA-Δ:

Сценарий вероятен: три источника описывают один конфликт (битва 1037–1040 гг. около реки Нарва). Все источники прошли все фильтры.

Отчёт IA-Δ:

• Сценарий: событие битвы в [1025–1052] в радиусе ±50 км от Нарвы.
• Пройдено: временной фильтр, географический, лексический, логистический.
• Кандидатов: 1 сценарий с высокой уверенностью.

Этот сценарий теперь передаётся в BT-REI для вероятностной оценки.

Выходные данные IA-Δ: что вы получаете

IA-Δ выдаёт несколько типов выходных данных:

Тип 1: Список парных выравниваний.

Каждая пара событий, которая прошла все фильтры, с указанием: какие фильтры пройдены, какие типы неопределённостей, какие лексические соответствия.

Тип 2: Сценарии (минимальные согласованные наборы).

Не просто пары, а полные сценарии — наборы событий, которые согласуются без логических противоречий.

Тип 3: Конфликт-лог.

Где и почему пара/сценарий были отвергнуты. Это критично для диагностики.

Тип 4: Статистика фильтров.

Сколько кандидатов осталось после каждого уровня фильтра. Это показатель качества допусков. Если после всех фильтров осталось 1000 сценариев из 1 млн кандидатов, допуски слишком широки. Если 0 сценариев, слишком узки.

Тип 5: Журнал допусков.

Явная запись всех используемых допусков. Критично для воспроизводимости.

Когда IA-Δ работает хорошо, когда — плохо

IA-Δ работает хорошо, когда:

• У вас есть множество источников, которые перекрываются по времени и месту.
• Допуски можно установить объективно (на основе типов источников, точности карт и т. д.).
• Логистика имеет значение (события связаны маршрутами).
• Нужно отсечь явно невозможные совпадения.

IA-Δ имеет ограничения, когда:

• Корпус разрежен (мало перекрытий).
• Допуски трудно оценить (например, для экзотических источников).
• Логистика не релевантна (события духовного, культурного порядка, не связанные маршрутами).
• Нужна семантическая интерпретация, а не только числовое совпадение.

Что это означает:

IA-Δ — это фильтр, а не орал. Он отсекает явный мусор. Но он может отсечь и настоящий сигнал, если допуски выбраны неправильно.

Поэтому после IA-Δ результаты идут в BT-REI, который учитывает не только совпадение в окнах, но и надёжность источников, контекст и вероятностное ранжирование.

Вывод

IA-Δ — это превращение пластичной истории в структурированное пространство.

Вместо того чтобы позволять авторам растягивать даты, сдвигать места и пересказывать названия, IA-Δ устанавливает сетку.

Сетка прозрачна: каждый видит, где граница между допустимым совпадением и невозможным. Каждый может оспорить размер допуска: «Я думаю, ошибка может быть 30 лет, а не 15». И тогда анализ запускается заново.

Это не дает объективную истину. Но это дает объективный процесс. И этого достаточно, чтобы спор стал техническим, а не риторическим.

Впереди: в следующей главе мы рассмотрим BT-REI — второй метод. Как оценивать надёжность источников? Как учитывать их зависимость? Как вычислять вероятности, которые не скрывают противоречия, а их показывают?

Глава 4. BT-REI: Когда источники говорят разными языками

Итак, IA-Δ сделал свою работу. Вы установили допуски, пропустили источники через фильтры, и на выходе получили несколько сценариев, которые физически возможны.

Но теперь возникает новый вопрос: какой из этих сценариев вероятнее всего верный?

Может быть, одна летопись древнее и надёжнее другой? Может быть, папская булла весит больше, чем позднейшая компиляция? Может быть, противоречия говорят что-то о том, как передавалась информация?

Вот это и решает BT-REI — Bayesian Triangulation with Record–Evidence–Influence logging.

Что такое BT-REI на самом деле

BT-REI — это не просто численная оценка. Это прозрачное взвешивание, которое показывает, какой источник дал какой вклад в итоговый результат.

Думайте о BT-REI как о судебном процессе.

В суде разные свидетели дают показания. Некоторые более надёжны, некоторые менее. Судья слушает всех, но не просто считает голоса (3 против 1), а взвешивает показания.

Свидетель, который близко видел событие и никогда не врал, весит больше, чем сплетник, который рассказывает по пересказам. Свидетель, который мог выиграть, если солжёт, имеет меньшую значимость, чем бескорыстный наблюдатель.

BT-REI работает ровно так же.

Система оценок источников: от авторитета к численности

Традиционно историк объявляет источник «надёжным» или «сомнительным». Это субъективно и невозможно проверить.

BT-REI вместо этого численно оценивает каждый источник на основе объективных критериев.

Критерий 1: Близость к оригиналу.

Оригинальный канцелярский акт X века, написанный в момент события? Оценка: 0,85 (высокая надёжность).

Летопись, переписанная в XIII веке, пять раз переделанная? Оценка: 0,50 (средняя).

Компиляция XVIII века, которая переписывала поздние источники? Оценка: 0,30 (низкая).

Это не волшебство. Это основано на исследованиях того, как часто писцы ошибались, как менялась традиция передачи текста, какие систематические искажения возникали.

Критерий 2: Тип источника.

Папская булла (официальный документ, подписанный, есть печать): надёжность 0,80.

Летопись, написанная монахом через много лет после события: надёжность 0,55.

Рассказ путешественника, услышанный от третьих лиц: надёжность 0,35.

Снова это основано на логике: официальные документы более формальны, их легче фальсифицировать в определённых аспектах, но они менее подвержены искажению при переписи.

Критерий 3: Контекст создания.

Источник, написанный в нейтральных целях (географическое описание): надёжность выше.

Источник, написанный в пропагандистских целях (летопись, прославляющая правителя): надёжность ниже (возможна предвзятость).

Источник, написанный врагом (враждебная летопись): надёжность снова ниже (возможна клевета).

Критерий 4: Цепочка передачи (provenance).

Если источник прошёл через много переписчиков, каждый мог добавить ошибку. Надёжность снижается.

Если источник отсутствовал два века (утерян, потом найден), цепочка разорвана. Это добавляет неопределённость.

Если источник имеет двух независимых копиистов (два разных списка, один от другого не зависит), надёжность выше: можно сравнить копии и выявить ошибки.

Результат: каждому источнику присваивается априор — начальная вероятность его надёжности на основе этих четырёх критериев.

Как источники говорят о событиях: признаки и их вклады

Теперь BT-REI смотрит, что каждый источник говорит о событии.

Допустим, вы исследуете границу епископства. Источники говорят о нём следующее:

Источник A (летопись):

• Дата: 1045
• Место: граница «между Нарвой и Пилавой»
• Лиц: папа X подписал буллу
• Статус: граница утверждена

Источник B (булла):

• Дата: молчит о годе (только сезон — весна)
• Место: регион «Sclavinia»
• Лица: папа X (совпадает с А)
• Статус: папа позволяет войну против земель

Источник C (немецкая хроника):

• Дата: 1052
• Место: граница где-то на юго-западе
• Лиц: разные папы?
• Статус: граница спорна

Теперь BT-REI выделяет признаки — отдельные утверждения, которые можно оценить независимо.

Признак 1: Дата события лежит в 1045–1048 годах.

Источник A говорит: 1045. Это свидетельство в пользу признака. Вклад: +0,15.

Источник B молчит о дате. Нейтрально. Вклад: 0 (нет информации).

Источник C говорит: 1052. Это противоречит признаку. Вклад: −0,10.

Суммарный вклад признака: +0,05. Низко, потому что два источника противоречат.

Признак 2: Место события — между Нарвой и Пилавой.

Источник A говорит: да. Вклад: +0,12.

Источник B говорит: регион Sclavinia (может совпадать). Вклад: +0,08.

Источник C говорит: на юго-западе (не совпадает). Вклад: −0,05.

Суммарный вклад: +0,15. Умеренно, потому что A и B поддерживают.

Признак 3: Папа X участвовал в событии.

Источник A говорит: да. Вклад: +0,18.

Источник B говорит: да. Вклад: +0,18.

Источник C молчит. Вклад: 0.

Суммарный вклад: +0,36. Сильно, потому что два независимых источника согласны.

Признак 4: Событие произошло в весеннем сезоне.

Источник A молчит. Вклад: 0.

Источник B говорит: весна. Вклад: +0,10.

Источник C молчит. Вклад: 0.

Суммарный вклад: +0,10. Слабо, только один источник.

Объединение вкладов: апостериор

Теперь BT-REI объединяет все эти вклады в единое число — апостериор.

Гипотеза: «Граница была утверждена папой X в 1045–1048 между Нарвой и Пилавой в весеннем сезоне».

Вычисление (упрощённо):

Начальная вероятность гипотезы (априор): 0,50 (просто потому, что мы не знаем ничего).

Вклад признака 1 (дата): +0,05

Вклад признака 2 (место): +0,15

Вклад признака 3 (папа): +0,36

Вклад признака 4 (сезон): +0,10

Общий вклад: +0,56

Апостериор: 0,50 + 0,56 = ... (точная формула сложнее, но смысл такой).

Результат: вероятность гипотезы ≈ 0,72 (72%).

Это не означает, что гипотеза на 72% верна. Это означает: при текущих источниках, их надёжности и их согласованности эта гипотеза получает оценку 0,72.

Если будут новые источники, оценка может измениться.

Проблема: как не считать одно свидетельство дважды

Вот коварная ошибка, которую легко сделать.

Допустим, у вас есть три летописи A, B и C, которые все говорят одно и то же: граница утверждена в 1045 году.

Наивный подход: три независимых свидетельства! Апостериор должен быть очень высоким!

Но потом вы узнаёте: летописи B и C — это копии летописи A. Они переписаны с общего протографа.

На самом деле у вас не три свидетельства. У вас одно свидетельство (летопись A) и два эха (B и C).

BT-REI это выявляет через анализ цепочек передачи.

Если вы предоставляете информацию о том, что B и C зависимы от A, BT-REI понижает их вклад. Вместо того чтобы считать три голоса, считает 1 голос + 0,3 голоса + 0,3 голоса = 1,6 голоса.

Это честнее, чем считать 3 голоса.

Правило независимости:

Для корректной триангуляции требуется минимум три канала, определённо независимых. Например:

• Папские буллы (одна традиция).
• Византийские хроники (другая традиция, другой язык, другой календарь).
• Имперские дипломы HRE (третья традиция).

Если все три канала говорят одно и то же, это очень сильный сигнал. Потому что они развивались независимо и не могли друг друга копировать.

Журнал REI: как вы узнаёте, откуда взялся результат

Вот критическая часть BT-REI: полная прозрачность.

Для каждого источника ведётся журнал Record–Evidence–Influence:

Record (запись):

«Летопись киевская, оригинал XI века, скрипторий Печерского монастыря».

Evidence (свидетельство):

«Упоминает дату 1045 и место 'между Нарвой и Пилавой'. Упоминает папу X».

Influence (влияние):

«Этот источник дал следующие вклады: +0,15 в пользу даты 1045–1048, +0,12 в пользу места, +0,18 в пользу участия папы X».

Этот журнал полностью публикуется. Рецензент может видеть:

• Откуда взялся каждый вклад.
• На чьём мнении основана оценка надёжности источника.
• Какие альтернативные интерпретации были рассмотрены.

Если рецензент не согласен с оценкой («Я думаю, эта летопись менее надёжна, чем 0,70»), он может пересчитать результат со своей оценкой и увидеть, как меняется апостериор.

Спор становится техническим: «Какова надёжность этого источника?» вместо риторического: «Кому верить?»

Противоречия как информация: что говорит нам разброс источников

Теперь интересный момент. IA-Δ требовала согласия в окнах допусков. А что, если источники систематически расходятся — не просто на ошибку, а на закономерный сдвиг?

Например:

• Источник A говорит все даты на 10 лет раньше.
• Источник B говорит все даты на 10 лет позже.

Это не ошибка. Это систематическое расхождение. Что оно означает?

Гипотезы:

1. Один из источников ошибается систематически (передатировка при переписи).
2. Два источника описывают разные события, но позже их слили.
3. Одна традиция считала события с другой точки отсчёта (другой календарь).

BT-REI это не скрывает. Она моделирует эти гипотезы отдельно:

Гипотеза 1: события в 1045, источник A надёжен (0,75), источник B ошибается систематически (0,30).

Апостериор: 0,65.

Гипотеза 2: событие 1 в 1045 (описано A), событие 2 в 1052 (описано B), позже слили.

Апостериор: 0,40 (меньше, потому что это требует дополнительного допущения).

Гипотеза 3: одна традиция считала по другому календарю, разница 10 лет.

Апостериор: 0,55.

Результат: вероятность гипотезы 1 выше, но гипотезы 2 и 3 остаются в игре.

Это не скрывает неопределённость. Это показывает её.

И это намного честнее, чем просто выбрать одну версию и отклонить остальные.

Три канала вместе: почему триангуляция сильнее, чем один источник

Представьте три независимых источника:

Канал 1 (папство): булла от 1045.

Канал 2 (Византия): хроника, которая говорит 1048.

Канал 3 (HRE): имперский дипломат от 1046.

Они близко совпадают, но не идеально. 1045, 1048, 1046 — разброс 3 года.

BT-REI это интерпретирует так: разброс — это информация о неопределённости, а совпадение — сильный сигнал.

Если все три канала независимо дают даты в диапазоне 1045–1048, то событие произошло где-то в этом диапазоне. Разброс говорит: неопределённость ≈ ±3 года.

Если бы был только один канал, вы бы не знали, точен ли он. Мог бы быть ошибка на ±20 лет, но вы не знаете.

Три независимых канала дают калибровку. Они говорят: при текущих источниках неопределённость ≈ ±3 года.

Это намного мощнее.

Практический пример: папская булла встречается с византийской хроникой

Сценарий: вы ищете информацию об учреждении границы епископства.

Источник 1 (папская булла, оригинал XII в.):

Дата: молчит о годе, только сезон (весна).

Место: регион Sclavinia.

Лица: папа Николай II.

Содержание: разрешает войну против «земель славян».

Оценка надёжности: 0,80 (оригинальный документ, официальный).

Источник 2 (византийская хроника, переписка XIV в.):

Дата: год 6555 от сотворения мира = 1047 год.

Место: «северные земли славянские».

Лица: упоминает папу и императора Константина.

Содержание: говорит о конфликте между папой и императором.

Оценка надёжности: 0,55 (переписка через 250 лет, но представляет другую традицию).

Анализ BT-REI:

Признак 1: Дата события — весна 1047–1048 гг.

Булла говорит: весна (возможно 1045–1050). Вклад: +0,15 (слабо, потому что год не указан).

Хроника говорит: 1047. Вклад: +0,18 (сильнее, есть конкретный год).

Объединённый вклад: +0,33. Умеренно.

Признак 2: Место — регион Sclavinia.

Булла говорит: Sclavinia. Вклад: +0,20.

Хроника говорит: северные славянские земли (похоже на Sclavinia). Вклад: +0,15.

Объединённый вклад: +0,35. Хорошо.

Признак 3: Папа вовлечен.

Булла говорит: папа Николай II. Вклад: +0,25.

Хроника говорит: папа (без имени). Вклад: +0,15.

Объединённый вклад: +0,40. Сильно.

Общий апостериор: ≈ 0,68 (68%).

Вывод: события в папской булле и византийской хронике описывают, вероятно, один процесс (конфликт 1047–1048 на границе Sclavinia с участием папы). Но неопределённость значительна: апостериор 0,68, а не 0,95, потому что источники независимы, и их информация частично противоречит.

Когда BT-REI работает хорошо, когда — плохо

BT-REI работает хорошо, когда:

• Достаточно источников для триангуляции (минимум 3 независимых).
• Можно оценить надёжность источников на основе объективных критериев.
• Противоречия имеют смысл (они либо показывают неопределённость, либо указывают на ошибку в одном источнике).
• Нужна вероятностная оценка конкурирующих гипотез.

BT-REI имеет ограничения, когда:

• Только один или два источника (недостаточно для триангуляции).
• Все источники происходят из одной традиции (нет независимости).
• Противоречия непонятны (возможна ошибка в понимании источников, а не в самих источниках).
• Требуется качественная интерпретация, а не численная оценка.

Выходные данные BT-REI: что вы получаете

BT-REI выдаёт несколько типов результатов:

Тип 1: Ранжированный список гипотез.

Каждая гипотеза из IA-Δ получает апостериор. Гипотезы упорядочены от наиболее вероятной к менее вероятной.

Тип 2: Полный журнал REI.

Для каждого источника: какие признаки он дал, какие вклады.

Тип 3: Байес-факторы.

Сравнение гипотез: во сколько раз гипотеза A более вероятна, чем гипотеза B.

Тип 4: Анализ чувствительности.

Что произойдёт, если изменить оценку надёжности источника?

Тип 5: Кластеры происхождения.

Информация о том, какие источники независимы, какие зависимы, какие понижающие коэффициенты применены.

Все эти данные позволяют рецензенту понять, откуда взялся результат, и пересчитать его при необходимости.

Вывод: численное взвешивание вместо авторитета

BT-REI превращает вопрос «кому верить?» в вопрос «какова надёжность источника?»

Первый вопрос политический и риторический. Ответ зависит от авторитета говорящего.

Второй вопрос технический. Ответ основан на объективных критериях: тип источника, его происхождение, согласованность с другими источниками.

Две группы историков могут не согласиться о надёжности источника. Но тогда они спорят о конкретных числах, а не о философии. Они могут пересчитать анализ с разными оценками и увидеть, как меняется результат.

Это не даёт объективную истину. Но это даёт объективный процесс.

И именно это отличает науку от риторики.

Впереди: в следующей главе мы рассмотрим S³-DELTA — последний метод. Как проверить устойчивость результата? Как найти узкие места? Как убедиться, что гипотеза не рушится при малейшем ветре?

Глава 5. S³-DELTA: Испытание гипотезы на прочность

Итак, IA-Δ отсекла явный мусор. BT-REI взвесил источники и выдал вероятности. Теперь у вас есть гипотеза с хорошим апостериором — скажем, 0,72 (72%).

Но возникает вопрос: насколько эта гипотеза крепка?

Что произойдёт, если один ключевой источник окажется ненадёжнее, чем вы оценили? Что если логистический маршрут закроется зимой? Что если допуск окажется иным? Рушится ли вся конструкция или остаётся на ногах?

Вот это и проверяет S³-DELTA — Structure–Stability–Stress (Структура–Стабильность–Стресс).

Идея: гипотеза как инженерное сооружение

Представьте мост. Инженер рассчитал нагрузку: мост может выдержать 1000 грузовиков одновременно. Хорошо.

Но инженер не останавливается. Он проводит стресс-тесты:

• Что если одна опора треснет? Рушится ли мост?
• Что если ветер будет вдвое сильнее, чем расчётный? Рушится?
• Что если землетрясение сдвинет почву? Рушится?

Если мост рушится при любом небольшом возмущении, его опасно строить. Если выдерживает большие нагрузки, это хороший знак.

S³-DELTA работает ровно так же. Она берёт вашу гипотезу и начинает её трясти:

• Удаляет источники по одному: выживает ли гипотеза?
• Сужает допуски: выживает ли?
• Закрывает логистические маршруты: выживает ли?
• Меняет приоры источников: выживает ли?

Если гипотеза выдерживает все встряски — это надёжная конструкция. Если рушится при малейшем толчке — это хрупкая постройка, которую лучше не публиковать в справочнике.

Построение графа: переплетение свидетельств

Сначала S³-DELTA берёт все сценарии из IA-Δ и все апостериоры из BT-REI и собирает их в граф.

Узлы графа:

• События (основание границы, война, миграция).
• Места (города, регионы).
• Люди (папы, правители).
• Временные якоря (опорные даты).
• Источники (летописи, документы).

Рёбра графа:

• Соответствия между событиями (это одно событие или разные).
• Логистические пути (событие A может повлиять на событие B через известный маршрут).
• Цитирования (источник B ссылается на источник A).
• Происхождение (источник X произошёл из источника Y).

Вес рёбер: апостериоры из BT-REI (насколько вероятно совпадение).

Пример граф-структуры:

Летопись A (вес 0,75) → описывает событие 1 (граница 1045) → происходит в месте X.

Булла B (вес 0,80) → описывает событие 2 (граница весна) → происходит в месте X.

Хроника C (вес 0,55) → описывает событие 3 (граница 1052) → происходит в месте Y.

Соответствие между событиями 1 и 2: апостериор 0,72 (слабое рёбра из BT-REI).

Соответствие между событиями 1 и 3: апостериор 0,35 (очень слабое рёбра).

Граф показывает: события 1 и 2 находятся близко (они, вероятно, одно), событие 3 изолировано (оно, вероятно, другое).

Первая проверка: структурные разрезы

S³-DELTA начинает с вопроса: какие рёбра критичны?

Представьте, что у вас есть три свидетельства о границе. Они соединены в граф:

Источник A → Источник B (ссылка: B ссылается на A).

Источник A → Источник C (независимое упоминание).

Источник B → Место X (привязка).

Источник C → Место X (привязка).

Теперь S³-DELTA проверяет: что случится, если удалить одно рёбра?

Удаляем ребро A → B. Граф остаётся связным? Да. События всё ещё соединены через C.

Удаляем ребро A → Место X. Граф остаётся связным? Да. Место X привязано к B и C.

Удаляем ребро B → Место X. Граф остаётся связным? Нет. Теперь место X висит в воздухе, привязано только к C.

Вывод: рёбра B → Место X критично. Если его нет, гипотеза теряет половину поддержки. Это узкое место.

Такие места должны быть проверены особенно тщательно. Может быть, нужна дополнительная верификация источника B? Может быть, нужно искать независимое подтверждение места X?

S³-DELTA создаёт карту узких мест для каждой гипотезы.

Вторая проверка: удаление источников (S¹ — структура)

Теперь S³-DELTA начинает удалять источники по одному и смотреть, что происходит с гипотезой.

Сценарий 1: удалить источник A (летопись).

BT-REI пересчитывает апостериор без этого источника. Ранжирование гипотез может измениться.

Если апостериор гипотезы падает с 0,72 до 0,65 — это терпимо. Гипотеза остаётся вероятной.

Если апостериор падает с 0,72 до 0,35 — это плохо. Гипотеза держится почти полностью на источнике A.

Сценарий 2: удалить источник B (булла).

Апостериор гипотезы падает на 0,05 (незначительно). Это значит, булла не очень влияет на результат.

Сценарий 3: удалить кластер источников (все летописи, зависимые от общего протографа).

Это более суровая проверка. Если вы удалили целый кластер зависимых источников, остаются ли независимые источники?

Если остаются (например, булла и имперский диплом) — структура прочна. Гипотеза опирается на несколько независимых каналов.

Если не остаются — структура хрупка. Гипотеза опирается на один кластер источников.

Результат S¹: каждая гипотеза получает оценку k-устойчивости — насколько хорошо она выживает при удалении до k источников.

k=1: выживает ли при удалении 1 источника?

k=2: выживает ли при удалении 2 источников?

k=3: выживает ли при удалении целого кластера?

Надёжная гипотеза: k-устойчива при k=1 или k=2.

Хрупкая гипотеза: рушится при k=1.

Третья проверка: стабильность при изменении параметров (S² — стабильность)

Теперь S³-DELTA начинает менять параметры и смотреть, как меняется результат.

Тест 1: джекнайф по кластерам.

Из IA-Δ вы знаете: какие допуски использованы? Δ_t = ±20 лет, Δ_s = ±50 км.

S³-DELTA запускает анализ ещё раз, но с другими допусками:

• Вариант 1: Δ_t = ±15 лет (тяже).
• Вариант 2: Δ_t = ±30 лет (мягче).
• Вариант 3: Δ_t = ±10 лет (очень строго).

Для каждого варианта пересчитывает: какие сценарии остаются? Ранжирование гипотез меняется?

Если ранжирование остаётся одним и тем же (гипотеза A побеждает во всех вариантах) — это хороший знак. Результат устойчив к выбору допуска.

Если ранжирование кардинально меняется (гипотеза A побеждает при ±20, но гипотеза B побеждает при ±30) — это красный флаг. Результат зависит от критического параметра.

Тест 2: бутстрэп по источникам.

S³-DELTA случайным образом выбирает подмножество источников (скажем, 80% от всех) и пересчитывает результат. Повторяет это 100 раз.

Если ранжирование гипотез остаётся стабильным во всех 100 вариантах — это хороший знак.

Если гипотеза A иногда побеждает, иногда нет — это говорит о неопределённости.

Результат S²: каждая гипотеза получает оценку стабильности (SG) — насколько её ранжирование устойчиво к изменениям параметров.

SG ≥ 0,7: устойчиво, хороший знак.

0,5 ≤ SG < 0,7: условно устойчиво, есть чувствительные параметры.

SG < 0,5: неустойчиво, результат зависит от выбора параметров.

Четвёртая проверка: стресс-тесты (S³ — стресс)

Теперь S³-DELTA начинает моделировать экстремальные ситуации.

Стресс-тест 1: логистическая блокировка.

Предположим, маршрут между двумя событиями существует летом, но закрыт зимой (ледостав на реках).

S³-DELTA проверяет: возможна ли гипотеза, если события произошли в разные сезоны? Может ли информация дойти?

Если события произошли весной в разных местах, и единственный путь между ними закрыт зимой — может быть, это разные события?

Гипотеза падает апостериор? На сколько?

Стресс-тест 2: война и таможни.

В X–XII веках между государствами часто бывали войны. Зоны войны блокировали торговлю и информационный обмен.

S³-DELTA проверяет: если известна война между регионом A и регионом B в промежуток [t1, t2], может ли информация прошла между ними?

Если гипотеза требует информационного обмена в период войны — это усложняет логистику. Апостериор может упасть.

Стресс-тест 3: утрата источников.

Представьте: истории известна только одна копия папской буллы, и она находится в одном архиве. Если архив был разрушен, булла была бы утеряна.

S³-DELTA моделирует: какова была бы вероятность гипотезы без этого источника? Насколько гипотеза зависит от одной копии одного архива?

Стресс-тест 4: пересекающиеся маршруты.

Иногда для маршрутизации есть несколько альтернативных путей. Один путь летом, другой зимой. Один по суше, другой по морю.

S³-DELTA проверяет: остаётся ли гипотеза жизнеспособной, если перекрыты все маршруты кроме одного?

Если есть только один путь и он блокируется — гипотеза рушится. Это узкое место.

Если есть несколько независимых путей — гипотеза прочна.

Результат S³: каждая гипотеза получает карту уязвимостей — какие сценарии её рушат, какие она выдерживает.

Интегральная оценка: статусы

Теперь S³-DELTA объединяет результаты S¹, S² и S³ в три интегральные оценки:

Статус зелёный (надёжно):

• k-устойчива при k ≥ 2 (выживает при удалении нескольких источников).
• SG ≥ 0,70 (стабильна при изменении параметров).
• Выдерживает все разумные стресс-тесты (логистика, войны, утраты).
• Апостериор ≥ 0,70 (хорошая вероятность).

Такая гипотеза пригодна для публикации в справочниках.

Статус жёлтый (условно):

• k-устойчива при k = 1 (выживает при удалении одного источника).
• 0,50 ≤ SG < 0,70 (условно стабильна).
• Выдерживает большинство стресс-тестов, но есть уязвимые точки.
• 0,55 ≤ Апостериор < 0,70 (умеренная вероятность).

Такая гипотеза включается в исследовательские работы, но с явными оговорками о узких местах.

Статус красный (ненадёжно):

• Не устойчива даже при удалении одного источника (рушится немедленно).
• SG < 0,50 (очень нестабильна).
• Не выдерживает разумные стресс-тесты.
• Апостериор < 0,55 (низкая вероятность).

Такая гипотеза не публикуется как положительный результат, документируется как отрицательный.

Практический пример: две конкурирующие гипотезы о войне

Гипотеза A: война между Киевом и Польшей произошла в 1045 году около реки Нарва. (Апостериор из BT-REI: 0,68)

Гипотеза B: война произошла в 1052 году около реки Пилава. (Апостериор: 0,62)

Обе вероятны, но A выше. Но давайте проверим S³-DELTA.

S¹ — структурные разрезы:

Гипотеза A держится на трёх источниках: киевская летопись, булла папы, византийская хроника. Удалены один источник — гипотеза остаётся (k=1). Удаляем два источника — гипотеза падает. k-устойчивость = 1.

Гипотеза B держится на одном источнике (немецкая хроника) и одной булле. Удаляем булю — гипотеза падает. k-устойчивость = 0.

Вывод: A прочнее по структуре.

S² — стабильность при изменении допусков:

При Δ_t = ±15 лет: A побеждает.

При Δ_t = ±30 лет: B побеждает.

Результат зависит от критического параметра (размера допуска). SG для обеих примерно 0,55.

Вывод: обе нестабильны.

S³ — стресс-тесты:

Логистический тест: может ли информация о войне 1045 дошла в разные страны?

Для гипотезы A (1045, Нарва): маршрут возможен, но узкий (только летний).

Для гипотезы B (1052, Пилава): маршрут более открытый (можно пройти и летом, и осенью).

Рёбра войны: известна война между империей и Киевом в 1050–1055. Гипотеза B (1052) попадает в период войны, логистика затруднена.

Гипотеза A (1045) до войны, логистика свободна.

Вывод: A лучше по логистике.

Интегральная оценка:

Гипотеза A: зелёный статус (k=1, SG=0,55, логистика хорошая, апостериор 0,68).

Гипотеза B: жёлтый статус (k=0, SG=0,55, логистика затруднена войной, апостериор 0,62).

Решение: публикуем A в справочнике, B включаем в исследовательское досье с планом дополнительной верификации.

Выходные данные S³-DELTA

S³-DELTA выдаёт:

Тип 1: Статусы и оценки.

Для каждой гипотезы: зелёный/жёлтый/красный, с обоснованием.

Тип 2: Карта узких мест.

Какие рёбра в графе критичны? Какие можно удалить без ущерба?

Тип 3: Результаты стресс-тестов.

Какие сценарии разрушают гипотезу? Какие она выдерживает?

Тип 4: План доверификации.

Какие дополнительные данные способны изменить статус?

Тип 5: Ранговая корреляция.

Насколько стабильна иерархия гипотез при изменении параметров?

Вывод: от хрупкости к надёжности

S³-DELTA не даёт окончательный ответ. Она даёт оценку надёжности.

Гипотеза с апостериором 0,72 и статусом зелёный — это более надёжный результат, чем гипотеза с апостериором 0,70 и статусом красный.

Потому что первая прошла испытание на прочность. Вторая рушится при малейшем толчке.

Это отличие критично для публикации. Справочник должен содержать только гипотезы, которые прошли все стресс-тесты.

Исследовательские работы могут содержать жёлтые гипотезы, но с явным указанием их хрупкости и узких мест.

И это — вот что отличает научное знание от спекуляции. Спекуляция красивая и убедительная, но при малейшем встряске рушится. Научное знание может быть менее красивым, но оно стоит на ногах.

Впереди: в следующей главе мы посмотрим, как синтезировать результаты всех трёх методов (IA-Δ, BT-REI, S³-DELTA) в единое решение. Как выбирать между конкурирующими гипотезами? Как публиковать результаты так, чтобы они были честными и воспроизводимыми.

Автор методики — Руслан Абдуллин Р.