120 подписчиков

ИСТОРИЯ КАК НАУКА: КАК ВЫЧИСЛЕНИЯ СПАСАЮТ НАС ОТ РИТОРИКИ. ЧАСТЬ 2

13 ноября13 ноя

39 мин

Вы прошли через три фильтра. IA-Δ отсек невозможные совпадения. BT-REI взвесил источники и выдал вероятности. S³-DELTA проверил гипотезы на прочность и выявил узкие места. Теперь у вас есть не один результат, а несколько: Вопрос: как это всё объединить в единое решение? Вот это делает синтез — процедура, которая берёт результаты трёх методов и преобразует их в финальный вердикт. Вместо того чтобы выбирать одну цифру (апостериор), синтез использует вектор из пяти показателей. Каждый измеряет что-то своё: 1. Δ-согласованность (ΔC).

Из IA-Δ: какая доля элементарных совпадений попала в допустимые окна?

Диапазон: 0–1. Выше — лучше. 2. Апостериор (Post).

Из BT-REI: какова вероятность гипотезы при текущих источниках?

Диапазон: 0–1. Выше — лучше. 3. Маршрутизируемость (RF, route feasibility).

Из S³-DELTA (логистический модуль): может ли информация физически дошла между местами за установленное время?

Диапазон: 0–1. Выше — лучше. 4. Устойчивость (SG, stability grade).

Из S³-DELTA: выдерж

Из IA-Δ: какая доля элементарных совпадений попала в допустимые окна?

Диапазон: 0–1. Выше — лучше. 2. Апостериор (Post).

Из BT-REI: какова вероятность гипотезы при текущих источниках?

Диапазон: 0–1. Выше — лучше. 3. Маршрутизируемость (RF, route feasibility).

Из S³-DELTA (логистический модуль): может ли информация физически дошла между местами за установленное время?

Диапазон: 0–1. Выше — лучше. 4. Устойчивость (SG, stability grade).

Из S³-DELTA: выдерж

Оглавление

Глава 6. Синтез: Как собрать всё воедино
Пять показателей для принятия решения
Правила принятия решений: три статуса

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

Русь13 ноября

Глава 6. Синтез: Как собрать всё воедино

Вы прошли через три фильтра.

IA-Δ отсек невозможные совпадения. BT-REI взвесил источники и выдал вероятности. S³-DELTA проверил гипотезы на прочность и выявил узкие места.

Теперь у вас есть не один результат, а несколько:

Несколько сценариев, прошедших IA-Δ.
Несколько гипотез с апостериорами из BT-REI.
Несколько оценок устойчивости из S³-DELTA.

Вопрос: как это всё объединить в единое решение?

Вот это делает синтез — процедура, которая берёт результаты трёх методов и преобразует их в финальный вердикт.

Пять показателей для принятия решения

Вместо того чтобы выбирать одну цифру (апостериор), синтез использует вектор из пяти показателей. Каждый измеряет что-то своё:

1. Δ-согласованность (ΔC).

Из IA-Δ: какая доля элементарных совпадений попала в допустимые окна?

Диапазон: 0–1. Выше — лучше.

2. Апостериор (Post).

Из BT-REI: какова вероятность гипотезы при текущих источниках?

Диапазон: 0–1. Выше — лучше.

3. Маршрутизируемость (RF, route feasibility).

Из S³-DELTA (логистический модуль): может ли информация физически дошла между местами за установленное время?

Диапазон: 0–1. Выше — лучше.

4. Устойчивость (SG, stability grade).

Из S³-DELTA: выдерживает ли гипотеза стресс-тесты?

Диапазон: 0–1. Выше — лучше.

5. Риск источниковой зависимости (SR, source risk).

Из S³-DELTA: насколько гипотеза зависит от узкого кластера источников?

Диапазон: 0–1. Ниже — лучше (низкий риск лучше).

Правила принятия решений: три статуса

Зелёный статус (принять):

ΔC ≥ 0,7
Post ≥ 0,75
RF ≥ 0,6
SG ≥ 0,7
SR ≤ 0,3

Такая гипотеза пригодна для справочников и учебников.

Жёлтый статус (условно принять):

ΔC ≥ 0,5
Post ≥ 0,6
RF ≥ 0,4
SG ≥ 0,5
Имеются узкие места (SR > 0,3)

Такая гипотеза включается в исследовательские работы, но с явным указанием условности.

Красный статус (отклонить):

Провал хотя бы одного порога.
RF близко к нулю (маршрут невозможен).
SR очень высокий без перспективы добавления независимых источников.

Такая гипотеза не публикуется как положительный результат.

Паспорт вывода: документирование решения

Каждая гипотеза (зелёная или жёлтая) оформляется в виде паспорта — структурированного документа, который содержит всю информацию для независимой проверки.

Раздел 1: Формулировка гипотезы.

Простое, ясное описание:

«Событие A (основание границы епископства) произошло в интервале 1045–1048 гг. в регионе Sclavinia, между реками Нарвой и Пилавой, при участии папы Николая II.»

Раздел 2: Δ-профиль (данные из IA-Δ).

Временной допуск: ±20 лет (мотивация: переписи часто смещают даты на эту величину).
Пространственный допуск: ±50 км (мотивация: точность средневековых карт).
Лексический допуск: 2 редакции (мотивация: варианты в передаче названий).
Логистический коридор: речной путь через три промежуточных узла, доступен весной–летом.

Раздел 3: BT-REI-профиль (данные из BT-REI).

Использованные источники:
Киевская летопись (оригинал XI в., надёжность 0,75)
Папская булла (оригинал XII в., надёжность 0,80)
Византийская хроника (переписка XIV в., надёжность 0,55)
Признаки и их вклады:
Дата в интервале : +0,15 (от летописи) + 0,08 (от хроники) = +0,23
Место в регионе Sclavinia: +0,20 (от буллы) + 0,12 (от летописи) = +0,32
Участие папы: +0,25 (от буллы) + 0,18 (от летописи) = +0,43
Зависимости источников: letopisy A и B происходят из разных скрипториев, независимы. Хроника C тоже независима.
Апостериор: 0,72

Раздел 4: S³-DELTA-профиль (данные из S³-DELTA).

Структурные метрики:
Узлы: 12 (события, места, люди)
Рёбра: 18 (соответствия, маршруты, цитирования)
Связные компоненты: 1 (граф связан)
Минимальные разрезы: 2 ребра (критичны две связи)
Маршрутизируемость (RF): 0,65
Два независимых маршрута: через Адриатику или через Империю.
Оба в допусках времени.
Устойчивость (SG): 0,72
Выдерживает удаление одного источника (k=1).
Выдерживает ±15% изменение допусков.
Выдерживает логистические блокировки (есть альтернативные маршруты).
Узкие места:
Булла папы критична для датировки. Если она окажется позже, чем думали, результат изменится.
Летопись зависит от единственного кластера источников (киевский скрипторий).
Риск (SR): 0,28 (низкий).

Раздел 5: Вектор оценок.

ΔC = 0,72 (порог для зелёного: ≥0,70) ✓
Post = 0,72 (порог: ≥0,75) ✗ (касается)
RF = 0,65 (порог: ≥0,60) ✓
SG = 0,72 (порог: ≥0,70) ✓
SR = 0,28 (порог: ≤0,30) ✓

Итоговый статус: ЖЁЛТЫЙ (Post немного ниже порога, но структура устойчива).

Раздел 6: План доверификации.

Для улучшения статуса до зелёного требуется:

Высокий приоритет: найти независимый источник, подтверждающий дату. Текущий апостериор зависит на 60% от одного источника. Если появится второй независимый канал (например, арабские географы упоминали события), апостериор поднимется выше 0,75.
Средний приоритет: уточнить логистические коридоры. Маршрутизируемость сейчас лимитирована сезонным окном в 3 месяца. Если найти альтернативный маршрут, доступный круглый год, RF поднимется до 0,75.
Низкий приоритет: уточнить датировку события B через дополнительные источники. Post ограничена неопределённостью в 5 лет, что близко к пороговому допуску. Уточнение на 2–3 года мало что изменит.

Раздел 7: Воспроизводимость.

Версия корпуса: архив_v103 (дата: 2025-11-13)
Версии алгоритмов: IA-Δ v2.1, BT-REI v1.8, S³-DELTA v1.5
Контрольная сумма (SHA-256): 57a5834c68b9381c7a2c...
Параметры конфигурации: [ссылка на JSON-файл]
Семя генератора случайности: 42 (для бутстрэпа)
Дата расчёта: 2025-11-13, 01:45 MSK
ПО: Python 3.11, pymc4, networkx

Любой исследователь с этой информацией может скачать архив, запустить код и получить идентичные результаты.

Две версии публикации

После синтеза результаты разделяются на две версии для разных аудиторий.

Консервативный отчёт (для справочников и учебников).

Публикуются:

Только гипотезы со статусом зелёный.
Краткое обоснование: пять показателей в одной таблице.
Ссылка на полный паспорт для заинтересованных.

Читатель точно знает: эта информация достаточно надёжна, можно использовать в своих работах без оговорок.

Исследовательское досье (для специалистов).

Публикуются:

Все гипотезы, включая жёлтые и красные.
Полные паспорта с графиками чувствительности.
Раздел «контраргументы» — альтернативные расчёты с другими параметрами.
Журналы всех решений и изменений.

Специалист может:

Согласиться с параметрами и принять результат.
Переделать расчёт с иными параметрами.
Найти узкие места и предложить новые данные.
Спорить на основе фактов, а не риторики.

Как обращаться с противоречиями

Если два источника противоречат друг другу, синтез не скрывает это. Он это моделирует.

Вариант 1: противоречие объясняется ошибкой в одном источнике.

Модель для гипотезы A: событие произошло в 1045, источник B ошибается.

Апостериор: 0,65.

Модель для гипотезы A': событие произошло в 1052, источник A ошибается.

Апостериор: 0,55.

Первая гипотеза вероятнее, потому что источник A более надёжен.

Вариант 2: противоречие указывает на два разных события.

Модель для гипотезы A+B: событие 1 в 1045, событие 2 в 1052 (позже слили).

Апостериор: 0,40.

Модель для гипотезы A: одно событие в 1045.

Апостериор: 0,65.

Первая требует дополнительного допущения (два события вместо одного), поэтому менее вероятна.

Обе модели публикуются. Читатель видит, что вероятнее, но понимает, что есть альтернатива.

Практический пример: два кандидата на одно событие

Кандидат A: основание границы в 1045 году.

ΔC = 0,75, Post = 0,72, RF = 0,65, SG = 0,72, SR = 0,28
Статус: ЖЁЛТЫЙ

Кандидат B: основание границы в 1052 году.

ΔC = 0,68, Post = 0,70, RF = 0,35, SG = 0,55, SR = 0,58
Статус: ЖЁЛТЫЙ (но хуже)

Анализ различий:

Post почти одинаковые (0,72 vs 0,70), но RF и SG у B ниже. RF=0,35 означает, что маршрут возможен, но в узком сезонном окне. SG=0,55 означает, что структура хрупка.

SR у B намного выше (0,58), что означает: гипотеза держится на узком кластере источников (немецкая хроника).

Решение:

Публикуем A в консервативный отчёт (с пометкой жёлтого статуса и планом доверификации).

B остаётся в исследовательском досье как альтернатива.

Если появится новый источник, подтверждающий 1052 — B может быть переоценена.

Версионность: история решений

Каждое обновление данных создаёт новый выпуск архива, который сохраняет полную историю.

Версия 101 (2024-10-15):

Кандидат A: статус ЖЁЛТЫЙ (Post=0,68, RF=0,60)
Кандидат B: статус КРАСНЫЙ

Версия 102 (2024-11-20):

Найден новый источник (константинопольский манускрипт).
Кандидат A: статус ЖЁЛТЫЙ (Post улучшена до 0,72, RF до 0,65)
Кандидат B: статус ЖЁЛТЫЙ (Post=0,70, RF до 0,35)

Версия 103 (2025-01-10):

Уточнены логистические параметры (новые данные о ледоставе).
Кандидат A: статус ЖЁЛТЫЙ (SG улучшена до 0,72)
Кандидат B: статус КРАСНЫЙ (RF упала до 0,30)

Читатель видит эволюцию. Это не переписывание — это честная история решений.

Управление неопределённостью: жёлтый статус

Жёлтый статус — это не «плохо». Это честная фиксация неопределённости.

Гипотеза со статусом жёлтый может быть включена в исследовательскую работу, но с явным указанием:

Узких мест (какие рёбра критичны).
Плана доверификации (какие данные способны изменить статус).
Альтернативных гипотез (что ещё возможно).

Это мощнее, чем просто скрывать неопределённость за неясной риторикой.

Вывод: от трёх методов к единому решению

Синтез не отменяет три метода. Он их объединяет.

IA-Δ говорит: «В окнах допусков это возможно».

BT-REI говорит: «При текущих источниках это вероятно на 72%».

S³-DELTA говорит: «Это устойчиво, если...»

Вместе они дают полную картину: гипотеза возможна, вероятна, но имеет узкие места.

Это объективнее, чем просто сказать «правда» или «неправда».

И это отличает науку от уверенности.

Впереди: в следующей главе мы посмотрим на метаслой — как это всё меняет исторической науку? Почему этот подход работает именно сейчас? И почему это — первый шаг к превращению истории из риторики в науку.

Глава 7. Почему цифровая история становится наукой именно сейчас

Вы уже знаете, как работают три метода. IA-Δ устанавливает границы. BT-REI взвешивает источники. S³-DELTA проверяет на прочность. Синтез выдаёт вердикт.

Но возникает фундаментальный вопрос: почему это работает только сейчас?

Байесовские модели известны с XVIII века. Графовые алгоритмы — с середины XX века. Логистические симуляции — с 1960-х годов. Почему историки не применяли эти методы раньше?

Ответ: потому что четыре структурных условия совпали только в 2020-х годах.

Условие 1: достаточно данных

Исторические источники должны быть сплошь оцифрованы с метаданными.

Это не просто сканы страниц. Это организованные базы данных, где каждый источник снабжён датой, местом, авторством, языком, связями с другими источниками.

Почему это раньше было невозможно:

В 1990-е годы оцифровка была дорога. Одну рукопись сканировать неделю труда. На всю Европу — столетия.

Плюс, даже если отсканировать, нужны метаданные. А их надо вручную добавлять: когда написано, где, кто автор, какие ключевые события упоминаются.

В 2000-х годах появились массовые проекты оцифровки (Google Books, Internet Archive, европейские национальные библиотеки). Но метаданные всё ещё добавлялись вручную.

Что изменилось в 2010-х:

Появились нейросетевые методы для распознавания текстов (OCR). Для извлечения метаданных (NER — Named Entity Recognition). Автоматизация снизила стоимость в 100 раз.

Теперь можно оцифровать все источники, а не выборку.

Результат:

Историк может видеть не несколько выбранных документов, а все тысячи. Может видеть все перекрытия, все пересечения, все противоречия.

Без этого триангуляция невозможна. С этим — мощный инструмент.

Условие 2: дешевизна вычислений

Байесовские модели требуют множества вычислений. Для среднего исторического корпуса (5000 источников, 1000 гипотез, 100 параметров) нужны миллиарды операций.

Почему это раньше было невозможно:

В 1990-е годы такие вычисления требовали суперкомпьютеров. Которые были в десятке мест на Земле, и доступ стоил тысячи долларов в час.

Плюс, даже если доступ был, результаты получались за дни или недели.

Историк не может работать с инструментом, который даёт ответ через неделю. Нужна интерактивность.

Что изменилось в 2010-х:

Процессоры (CPU) стали быстрее в 1000 раз. GPU (графические процессоры) позволили параллельные вычисления.

Облачные вычисления (AWS, Google Cloud) сделали мощность доступной по цене.

Результат:

Историк может на своём ноутбуке запустить байесовскую модель с 5000 источников и получить результат за 5 минут.

Если результат не понравился, может изменить параметры и пересчитать за 5 минут.

Это меняет стимулы. Раньше выбор параметра был долгоживущим — пересчитать дорого. Теперь параметры можно варьировать и видеть, как меняется результат.

Условие 3: стандарты воспроизводимости

Научный результат должен быть воспроизводим. Другой исследователь должен суметь повторить его и получить идентичный результат.

Это звучит очевидно, но в истории это не было стандартом.

Почему это раньше было невозможно:

Историк писал монографию. Как читатель может проверить его процедуры? Нельзя. Только согласиться или не согласиться.

Даже если историк хотел быть честным и показать свою работу, в эпоху печатных книг это невозможно. Показать все документы? Невозможно (1000 страниц текста). Показать логику рассуждений? Страницы не хватит.

Что изменилось в 2010-х:

Появилась культура репозиториев кода (GitHub). Появились инструменты для версионирования (Git). Появились стандарты для контрольных сумм (SHA-256).

Появилась культура «открытой науки» — идея, что научный результат должен быть сопровождён данными, кодом и документацией.

Результат:

Теперь исследователь может опубликовать:

Архив всех данных (5000 источников).
Код всех алгоритмов (IA-Δ, BT-REI, S³-DELTA).
Конфигурацию всех параметров.
Контрольные суммы (чтобы файлы не изменились).

Другой исследователь скачивает архив, запускает код, получает идентичные результаты.

Если результаты не совпадают — это техническая ошибка, которую нужно найти.

Это революция в научной этике.

Условие 4: культура открытых параметров

Последнее условие — культурное. Исследователи должны быть готовы спорить не о том, кому верить, а о том, какие параметры выбрать.

Почему это было трудно:

В традиционной историографии авторитет решает. Авторитетный историк говорит: «Эта летопись надёжна». И конец спору.

Молодому исследователю трудно оспорить авторитет. Даже если у него есть аргументы, спор идёт на уровне риторики, не фактов.

Что изменилось в 2010-х:

Появилось поколение исследователей, воспитанных на науке о данных, на машинном обучении, на открытых параметрах.

Для них стандартно: спорить о том, какое значение параметра выбрать, потом запустить модель с обоими значениями и видеть результат.

Это сдвиг в менталитете.

Результат:

Теперь историк может сказать: «Я думаю, надёжность этого источника 0,70». Другой историк говорит: «Нет, 0,50». Третий говорит: «Давайте запустим анализ с обоими значениями и посмотрим, как меняется результат».

Спор становится техническим.

Как эти четыре условия закрывают двери для спекуляции

Дефицит данных раньше позволял отбросить неудобные источники. «Эта рукопись потеряна, её нет, так что не будем её учитывать». Теперь все источники видны.

Непрозрачность процедур раньше позволяла скрыть предвзятость. «Я интерпретировал текст так». Теперь каждый шаг документирован и проверяем.

Асимметрия авторитета раньше позволяла авторитетному историку задавать правила. Теперь авторитет — это числовой параметр, который можно варьировать.

Культура спекуляции раньше позволяла выдвигать красивые, но неосновательные гипотезы. Теперь гипотеза должна пройти стресс-тесты.

Вместе эти четыре сдвига закрывают прежние двери для риторики и открывают двери для расчёта.

Типичные патологии, которые исчезают

Патология 1: выборочное цитирование.

Автор приводит только те источники, которые поддерживают его позицию. Противоречащие источники игнорирует.

Как это выявляется в цифровой истории:

BT-REI требует полноты кластера признаков. Если вы скрыли противоречащий источник, модель это выявит: апостериор будет ниже, потому что недостаёт информации.

Рецензент может проверить: какие источники в корпусе? Если противоречащий источник есть в корпусе, но его нет в модели — это красный флаг.

Патология 2: телологические ретроспективы.

Автор смотрит на конец истории и потом задним числом переписывает её с целью оправдать этот конец.

Как это выявляется:

IA-Δ требует, чтобы допуски были зафиксированы ДО анализа источников. Если автор пытается «подогнать» допуск к результату, это видно: он меняет параметры после того, как посмотрел на данные.

Журнал версионности это выявит: параметры изменились в версии 2, потом результат повторился. Это подгонка.

Патология 3: единственный канонический канал.

Все выводы опираются на один авторитетный источник, остальные игнорируются.

Как это выявляется:

S³-DELTA проверяет: что произойдёт, если этот источник удалить? Если гипотеза рушится — высокий SR (источниковая зависимость). Это видно в паспорте вывода.

Публиковать результат с высоким SR неприлично. Это говорит: результат держится на узком месте.

Патология 4: методологический национализм.

Исследователи из разных стран используют разные национальные каноны как исходные точки.

Как это преодолевается:

Мультикорпусная триангуляция вынуждает работать сквозь границы национальных традиций. Папские буллы, византийские хроники, имперские дипломы — все в одной системе координат (единые даты, места, люди).

Национальные допущения становятся видны как параметры, а не как истины.

Патология 5: невоспроизводимость.

Автор выдаёт вывод, но его методы скрыты, параметры неизвестны, данные недоступны. Рецензент не может проверить.

Как это преодолевается:

Паспорт вывода содержит всё: IA-Δ-профиль, BT-REI-профиль, S³-DELTA-профиль, версии корпусов, контрольные суммы, конфигурации.

Рецензент скачивает архив, запускает код, получает идентичные результаты.

Почему это не заменяет традиционную историю

Важно понимать: цифровая история — это не замена, а дополнение.

Филолог всё ещё должен читать тексты и понимать их контекст.

Дипломатист всё ещё должен анализировать формулы документов.

Археолог всё ещё должен работать с артефактами.

Но есть то, что методология изменит фундаментально:

1. Конец чёрным ящикам.

Решения станут прозрачны. Рецензент сможет видеть, как они приняты.

2. Конец авторитарности.

Вывод будет обоснован численно, а не апелляцией к авторитету.

3. Конец переписыванию историй.

История станет функцией явных данных и явных параметров. Если данные или параметры другие, результат может измениться, но это будет видно.

4. Возвращение спора в область фактов.

Вместо того чтобы спорить о том, кому верить, будем спорить о том, какие допуски выбрать, какие приоры использовать, как интерпретировать противоречия.

Спор становится техническим, а не политическим.

Практический сдвиг: от авторитета к процедуре

Старый подход:

Историк A говорит: «Это событие произошло в 1045 году, я такой авторитет».

Историк B говорит: «Нет, в 1052 году, я тоже авторитет».

Спор застревает.

Новый подход:

Историк A говорит: «При допуске ±20 лет и приоре источника 0,75 апостериор 0,72, статус жёлтый».

Историк B говорит: «Я не согласен с приором, я беру 0,60. Апостериор 0,65, статус красный».

Они запускают анализ дважды, видят результаты, обсуждают: какой приор объективнее?

Спор становится техническим.

Границы применимости: когда метод работает, когда — нет

Метод работает хорошо, когда:

Большие, многоканальные корпусы (тысячи источников, несколько независимых каналов).
Хронологические или пространственные вопросы (когда? где? кто?).
Нужна объективная оценка конкурирующих гипотез.
Требуется воспроизводимость и верифицируемость.

Метод имеет ограничения, когда:

Разреженные корпусы (мало источников, мало пересечений).
Системные искажения (весь канал ненадёжен).
Специальные случаи, требующие экспертизы (палимпсесты, криптограммы, уникальные контексты).
Качественные, интерпретивные вопросы (что это означало? почему люди так поступали?).

Что это означает:

Когда метод указывает на красный статус (гипотеза не пройдена), это может означать:

Гипотеза действительно неверна.
Или данные недостаточны.
Или допуски выбраны неправильно.

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

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

Вывод: наука вместо риторики

Политизация исторического знания поддерживалась тремя структурными причинами:

Дефицит данных. Источники разрежены, можно отбросить неудобные.
Непрозрачность процедур. Как исследователь принял решения, неизвестно.
Асимметрия авторитета. Авторитет, а не факты, решает спор.

В 2020-х годах все три причины устранены:

Сплошная оцифровка предоставляет все данные.
Открытые параметры и версионность делают все решения прозрачными.
Воспроизводимость позволяет спорить о параметрах, а не об авторитете.

Три метода — IA-Δ, BT-REI, 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 именно это происходит с историческим знанием ровно сейчас, в конце 2020-х годов.

Финальная глава: в следующем разделе мы рассмотрим практический регламент — как организовать работу исследовательской группе? Какие артефакты обязательны для воспроизведения? Как применить методологию к конкретным историческим спорам?

ИСТОРИЯ КАК НАУКА: КАК ВЫЧИСЛЕНИЯ СПАСАЮТ НАС ОТ РИТОРИКИ

Глава 8. Практический регламент: Как внедрить это в реальную работу

Вы прочитали теорию. Три метода звучат красиво. Но как это работает на практике? Как историк, который вчера писал монографию вручную, вдруг начинает работать с байесовскими моделями?

Ответ: пошагово. С чек-листами, стандартными процедурами и инструментами, которые скрывают сложность от пользователя.

Стадия 1: Подготовка (до анализа)

Шаг 1.1: Определить вопрос.

Не расплывчатый вопрос типа «как развивалась граница?», а конкретный: «событие A и событие B — это одно событие или разные?»

Формулируется в виде явной гипотезы, которую можно тестировать.

Плохо: «Киев был важным городом».

Хорошо: «Киев был административным центром региона в 1050–1100 гг.»

Шаг 1.2: Зафиксировать Δ-каркас.

Установить допуски до того, как посмотреть на источники:

Δ_t (временной допуск): ±20 лет (или другое значение, обосновано).
Δ_s (пространственный допуск): ±50 км.
Δ_l (лексический допуск): 2 редакции.
Логистический коридор: какие маршруты считаются возможными.

Эти допуски записываются в предварительный отчёт и обсуждаются с коллегами. Это гарантирует, что они не будут подогнаны под результат.

Шаг 1.3: Собрать корпус.

Определить, какие источники входят в анализ. Это должно быть полное и систематичное собрание, а не выборка.

Если анализируете европейские границы, берите:

Все папские буллы по теме.
Все имперские дипломы.
Все византийские хроники.
Все археологические отчёты.

Если какой-то тип источников недоступен, это фиксируется. Это влияет на результаты.

Шаг 1.4: Добавить метаданные.

Для каждого источника добавляются метаданные (см. главу 2):

Описание произведения.
Датировка (оригинальная и нормализованная).
Место (топонимы и координаты).
Цепочка передачи (provenance).
Оценка надёжности.

Это кропотливая работа, но на этом всё зависит. Если метаданные неверны, результаты будут мусором.

Стадия 2: IA-Δ анализ

Шаг 2.1: Запустить временное решето.

Система быстро отсеивает события, чьи временные интервалы (с допуском Δ_t) не пересекаются.

Результат: из 10 тысяч возможных пар остаётся несколько сотен кандидатов.

Шаг 2.2: Запустить географическое решето.

Из оставшихся кандидатов отсеиваются те, чьи места находятся на расстоянии дальше Δ_s.

Результат: остаётся несколько десятков кандидатов.

Шаг 2.3: Запустить лексическое решето.

Проверяется: совпадают ли названия с точностью до Δ_l?

Результат: остаётся несколько десятков кандидатов (примерно столько же, как после географического фильтра).

Шаг 2.4: Запустить логистические проверки.

Система проверяет: может ли информация передаваться между местами в указанный период?

Результат: остаётся 10–20 кандидатов.

Шаг 2.5: Генерировать сценарии.

Из оставшихся кандидатов система собирает минимальные согласованные наборы — сценарии, в которых нет логических противоречий.

Результат: 3–5 сценариев, каждый со своей интерпретацией данных.

Выходные данные IA-Δ:

Список сценариев с полным описанием допусков.
Журнал отсевов (почему каждый кандидат был отклонён).
Статистика фильтров (на каком этапе сколько кандидатов осталось).

Стадия 3: BT-REI анализ

Шаг 3.1: Задать приоры источников.

Для каждого источника оценивается начальная вероятность его надёжности на основе:

Типа источника (акт, летопись, хроника, карта).
Близости к оригиналу (оригинал, копия, переписка).
Цепочки передачи (сколько переписчиков).
Контекста создания (нейтральный, пропагандистский, враждебный).

Эти приоры записываются явно. Каждый историк может согласиться или предложить альтернативу.

Шаг 3.2: Выделить признаки.

Для каждого источника выделяются отдельные утверждения о времени, месте, людях, событиях.

Пример:

Утверждение 1: событие произошло в 1045 году.
Утверждение 2: событие произошло в марте.
Утверждение 3: событие произошло в регионе X.
Утверждение 4: папа Y участвовал.

Каждое утверждение оценивается независимо.

Шаг 3.3: Оценить вклады.

Для каждого утверждения оценивается, на сколько оно поддерживает или противоречит гипотезе.

Если источник A говорит дату 1045, а гипотеза предполагает 1045–1048, вклад: +0,15.

Если источник B говорит дату 1052, вклад: −0,10.

Эти вклады зависят от:

Надёжности источника (более надёжный — выше вклад).
Согласованности признаков (противоречивые признаки — ниже вклад).
Целевого распределения (насколько утверждение специфично).

Шаг 3.4: Учесть зависимости.

Система проверяет: независимы ли источники?

Если два источника происходят из общего протографа, их вклад понижается (они не дают два свидетельства, а один).

Шаг 3.5: Вычислить апостериоры.

Для каждой гипотезы вычисляется итоговая вероятность путём объединения всех вкладов с учётом надёжности источников.

Выходные данные BT-REI:

Ранжированный список гипотез с апостериорами.
Полный журнал REI (какой источник дал какой вклад).
Анализ чувствительности (что изменится, если изменить приор источника).
Байес-факторы (во сколько раз одна гипотеза вероятнее другой).

Стадия 4: S³-DELTA анализ

Шаг 4.1: Построить граф.

Система собирает все сценарии и апостериоры в единый граф, где:

Узлы: события, места, люди, источники.
Рёбра: соответствия (с весами из BT-REI).

Шаг 4.2: Выявить структурные разрезы.

Система проверяет: какие рёбра критичны (их удаление разорвёт граф)?

Результат: список узких мест.

Шаг 4.3: Стресс-тест 1 — удаление источников.

Система удаляет каждый источник по очереди и пересчитывает апостериоры.

Результат: оценка k-устойчивости (выживает ли гипотеза при удалении k источников).

Шаг 4.4: Стресс-тест 2 — изменение допусков.

Система пересчитывает анализ с Δ_t = ±15, ±30, ±40 лет.

Результат: график чувствительности к выбору допуска.

Шаг 4.5: Стресс-тест 3 — логистические блокировки.

Система проверяет: выдерживают ли гипотезы логистические ограничения (ледостав, войны, переправы)?

Результат: карта логистически возможных сценариев.

Шаг 4.6: Вычислить интегральные оценки.

На основе всех стресс-тестов вычисляются:

SG (устойчивость): насколько гипотеза выдерживает возмущения.
SR (риск): насколько гипотеза зависит от узких мест.

Выходные данные S³-DELTA:

Матрица стресс-тестов (какой тест на какую гипотезу как влияет).
Карта узких мест для каждой гипотезы.
Оценки SG и SR.
План доверификации (какие данные способны улучшить результат).

Стадия 5: Синтез и принятие решения

Шаг 5.1: Вычислить статусы.

Для каждой гипотезы собрать вектор из пяти показателей (ΔC, Post, RF, SG, SR) и проверить против порогов.

Результат: зелёный/жёлтый/красный статус для каждой гипотезы.

Шаг 5.2: Написать паспорт вывода.

Для каждой гипотезы (зелёной или жёлтой) написать полный паспорт (см. главу 6):

Формулировка.
Δ-профиль.
BT-REI-профиль.
S³-DELTA-профиль.
Вектор оценок.
План доверификации.
Информация о воспроизводимости.

Шаг 5.3: Разделить на две версии.

Консервативный отчёт: только зелёные гипотезы, краткое описание.

Исследовательское досье: все гипотезы, полные паспорты, журналы решений.

Шаг 5.4: Опубликовать архив.

Создать архив, который содержит:

Все исходные данные (корпус с метаданными).
Все параметры конфигурации.
Весь код (IA-Δ, BT-REI, S³-DELTA).
Все результаты.
Контрольные суммы.
Документацию.

Стадия 6: Рецензирование

Шаг 6.1: Рецензент скачивает архив.

Рецензент получает доступ к полному архиву с данными и кодом.

Шаг 6.2: Рецензент пересчитывает результаты.

Рецензент запускает код на своём компьютере и проверяет, что результаты совпадают.

Если не совпадают, это техническая ошибка, которую нужно найти.

Шаг 6.3: Рецензент варьирует параметры.

Если рецензент не согласен с допуском, приором источника или другим параметром, он может пересчитать анализ с иными параметрами.

Видит, как меняется результат.

Шаг 6.4: Обсуждение.

Вместо полемики о том, кому верить, идёт техническое обсуждение:

Какой приор более объективен?
Какой допуск лучше обоснован?
Какие дополнительные данные способны разрешить неопределённость?

Чек-лист для историка

Перед тем как начать анализ, историк должен проверить:

Этап подготовки:

☐ Вопрос чётко сформулирован.
☐ Допуски установлены и обоснованы.
☐ Корпус полный и систематичный.
☐ Метаданные добавлены для всех источников.
☐ Приоры источников оценены и согласованы с коллегами.

Этап анализа:

☐ IA-Δ сценарии разумны (нет явных логических противоречий).
☐ BT-REI апостериоры отражают согласованность источников.
☐ S³-DELTA стресс-тесты выявили узкие места.
☐ Вектор оценок согласуется с интуицией.

Этап публикации:

☐ Паспорта написаны полностью и честно.
☐ Узкие места явно указаны.
☐ План доверификации реалистичен.
☐ Архив содержит все необходимые файлы.
☐ Контрольные суммы вычислены.

Этап рецензирования:

☐ Рецензент сможет пересчитать результаты.
☐ Рецензент сможет варьировать параметры.
☐ Результаты устойчивы к разумным изменениям параметров.

Типовые ошибки и как их избежать

Ошибка 1: непрозрачные допуски.

Историк устанавливает допуски, но не документирует причины.

Решение: для каждого допуска писать мотивацию. «Δ_t = ±20 лет, потому что медиевальные компиляции систематически смещают даты на эту величину [ссылка на исследование]».

Ошибка 2: скрытые источники.

Историк учитывает только источники, которые поддерживают его гипотезу.

Решение: явно указывать, какие источники входят в корпус, какие исключены и почему. Это видно в журнале отсевов IA-Δ.

Ошибка 3: завышенные апостериоры.

Историк преувеличивает надёжность своей гипотезы, забывая о неопределённости.

Решение: всегда указывать план доверификации. Если апостериор 0,72, это означает: 28% неопределённости. Какие данные способны это изменить?

Ошибка 4: публикация без стресс-тестов.

Историк публикует зелёную гипотезу, но S³-DELTA показывает, что она хрупка (высокий SR).

Решение: честно указывать статус. Если структура хрупка, это жёлтый статус, не зелёный.

Ошибка 5: игнор альтернативных гипотез.

Историк находит одну гипотезу с апостериором 0,65 и забывает о второй с апостериором 0,60.

Решение: публиковать ранжированный список. Вторая гипотеза может быть вероятнее при других параметрах.

Инструменты и сервисы

Для практического применения методологии нужны инструменты:

Для организации данных:

Базы данных: PostgreSQL, MongoDB (хранение корпусов).
Версионирование: Git, GitHub (контроль версий).
Метаданные: JSON, XML (стандартные форматы).

Для IA-Δ анализа:

Пространственные индексы: PostGIS (географические фильтры).
Временные индексы: специализированные библиотеки (временные окна).
Логистические симуляторы: OSRM, Vroom (маршрутизация).

Для BT-REI анализа:

Байесовские библиотеки: PyMC, Stan (вычисление апостериоров).
Вероятностные графические модели: pgmpy, graphviz (визуализация).

Для S³-DELTA анализа:

Графовые библиотеки: NetworkX, igraph (работа с графами).
Стресс-тесты: симуляторы (удаление узлов, блокировки рёбер).

Для публикации:

Документация: Sphinx, MkDocs (паспорта выводов).
Архивирование: tar, zip (подготовка выпусков).
Контроль целостности: SHA-256, GPG (подписи).

Все эти инструменты открытые и бесплатные. Нет барьеров для входа.

Примеры конкретных историческиых вопросов

Вопрос 1: когда была основана граница Киевского епископства?

Источники: киевская летопись (1045), папская булла (весна, без года), имперский диплом (1046), византийская хроника (1048).

IA-Δ генерирует сценарии: (1) одно событие 1045–1048, (2) два события (1045 и 1048).

BT-REI вычисляет: апостериор сценария 1 = 0,72, сценария 2 = 0,28.

S³-DELTA тестирует: сценарий 1 выдерживает удаление одного источника, сценарий 2 рушится.

Результат: сценарий 1 получает статус жёлтый (хорошо, но есть неопределённость).

Вопрос 2: существовала ли торговля между Киевом и Франкией в X веке?

Источники: договоры, монеты, археологические находки, географические сочинения.

IA-Δ строит логистические маршруты: через Балтику, через Черное море, сухопутные пути.

BT-REI оценивает вероятность каждого маршрута на основе находок.

S³-DELTA проверяет устойчивость: рушится ли вывод при удалении одного типа находок?

Результат: торговля через Балтику подтверждена (зелёный статус), через Черное море условно (жёлтый).

Вопрос 3: был ли преследуемый католик герой Y в Киеве в 1150 году?

Источники: папские буллы, киевские летописи, житие святого, археологические отчёты.

IA-Δ проверяет: совпадают ли даты, места, имена?

BT-REI оценивает вероятность присутствия: папские буллы говорят о преследовании в Европе, можно ли экстраполировать?

S³-DELTA проверяет логистику: мог ли герой дошла в Киев?

Результат: присутствие возможно (жёлтый статус), но требует дополнительных данных.

Вывод: от методологии к практике

Эта глава показала: методология — это не просто теория. Это пошаговый регламент, который историк может применить на практике.

Нужны:

Чёткие допуски.
Полный корпус.
Явные параметры.
Ясные критерии принятия решений.
Честная публикация результатов.

Это требует дополнительной работы. Но результат:

Прозрачность процедур.
Воспроизводимость результатов.
Возможность спорить о параметрах, а не об авторитете.
Конец «чёрным ящикам» в историографии.

И ровно это превращает историю из риторики в науку.

Эпилог. Что дальше?

ИСТОРИЯ КАК НАУКА: КАК ВЫЧИСЛЕНИЯ СПАСАЮТ НАС ОТ РИТОРИКИ

Глава 8. Практический регламент: Как внедрить это в реальную работу

Стадия 1: Подготовка (до анализа)

Шаг 1.1: Определить вопрос.

Формулируется в виде явной гипотезы, которую можно тестировать.

Плохо: «Киев был важным городом».

Хорошо: «Киев был административным центром региона в 1050–1100 гг.»

Шаг 1.2: Зафиксировать Δ-каркас.

Установить допуски до того, как посмотреть на источники:

Δ_t (временной допуск): ±20 лет (или другое значение, обосновано).
Δ_s (пространственный допуск): ±50 км.
Δ_l (лексический допуск): 2 редакции.
Логистический коридор: какие маршруты считаются возможными.

Шаг 1.3: Собрать корпус.

Если анализируете европейские границы, берите:

Все папские буллы по теме.
Все имперские дипломы.
Все византийские хроники.
Все археологические отчёты.

Если какой-то тип источников недоступен, это фиксируется. Это влияет на результаты.

Шаг 1.4: Добавить метаданные.

Для каждого источника добавляются метаданные (см. главу 2):

Описание произведения.
Датировка (оригинальная и нормализованная).
Место (топонимы и координаты).
Цепочка передачи (provenance).
Оценка надёжности.

Это кропотливая работа, но на этом всё зависит. Если метаданные неверны, результаты будут мусором.

Стадия 2: IA-Δ анализ

Шаг 2.1: Запустить временное решето.

Система быстро отсеивает события, чьи временные интервалы (с допуском Δ_t) не пересекаются.

Результат: из 10 тысяч возможных пар остаётся несколько сотен кандидатов.

Шаг 2.2: Запустить географическое решето.

Из оставшихся кандидатов отсеиваются те, чьи места находятся на расстоянии дальше Δ_s.

Результат: остаётся несколько десятков кандидатов.

Шаг 2.3: Запустить лексическое решето.

Проверяется: совпадают ли названия с точностью до Δ_l?

Результат: остаётся несколько десятков кандидатов (примерно столько же, как после географического фильтра).

Шаг 2.4: Запустить логистические проверки.

Система проверяет: может ли информация передаваться между местами в указанный период?

Результат: остаётся 10–20 кандидатов.

Шаг 2.5: Генерировать сценарии.

Результат: 3–5 сценариев, каждый со своей интерпретацией данных.

Выходные данные IA-Δ:

Список сценариев с полным описанием допусков.
Журнал отсевов (почему каждый кандидат был отклонён).
Статистика фильтров (на каком этапе сколько кандидатов осталось).

Стадия 3: BT-REI анализ

Шаг 3.1: Задать приоры источников.

Для каждого источника оценивается начальная вероятность его надёжности на основе:

Типа источника (акт, летопись, хроника, карта).
Близости к оригиналу (оригинал, копия, переписка).
Цепочки передачи (сколько переписчиков).
Контекста создания (нейтральный, пропагандистский, враждебный).

Эти приоры записываются явно. Каждый историк может согласиться или предложить альтернативу.

Шаг 3.2: Выделить признаки.

Для каждого источника выделяются отдельные утверждения о времени, месте, людях, событиях.

Пример:

Утверждение 1: событие произошло в 1045 году.
Утверждение 2: событие произошло в марте.
Утверждение 3: событие произошло в регионе X.
Утверждение 4: папа Y участвовал.

Каждое утверждение оценивается независимо.

Шаг 3.3: Оценить вклады.

Для каждого утверждения оценивается, на сколько оно поддерживает или противоречит гипотезе.

Эти вклады зависят от:

Надёжности источника (более надёжный — выше вклад).
Согласованности признаков (противоречивые признаки — ниже вклад).
Целевого распределения (насколько утверждение специфично).

Шаг 3.4: Учесть зависимости.

Система проверяет: независимы ли источники?

Шаг 3.5: Вычислить апостериоры.

Выходные данные BT-REI:

Ранжированный список гипотез с апостериорами.
Полный журнал REI (какой источник дал какой вклад).
Анализ чувствительности (что изменится, если изменить приор источника).
Байес-факторы (во сколько раз одна гипотеза вероятнее другой).

Стадия 4: S³-DELTA анализ

Шаг 4.1: Построить граф.

Система собирает все сценарии и апостериоры в единый граф, где:

Узлы: события, места, люди, источники.
Рёбра: соответствия (с весами из BT-REI).

Шаг 4.2: Выявить структурные разрезы.

Система проверяет: какие рёбра критичны (их удаление разорвёт граф)?

Результат: список узких мест.

Шаг 4.3: Стресс-тест 1 — удаление источников.

Система удаляет каждый источник по очереди и пересчитывает апостериоры.

Результат: оценка k-устойчивости (выживает ли гипотеза при удалении k источников).

Шаг 4.4: Стресс-тест 2 — изменение допусков.

Система пересчитывает анализ с Δ_t = ±15, ±30, ±40 лет.

Результат: график чувствительности к выбору допуска.

Шаг 4.5: Стресс-тест 3 — логистические блокировки.

Система проверяет: выдерживают ли гипотезы логистические ограничения (ледостав, войны, переправы)?

Результат: карта логистически возможных сценариев.

Шаг 4.6: Вычислить интегральные оценки.

На основе всех стресс-тестов вычисляются:

SG (устойчивость): насколько гипотеза выдерживает возмущения.
SR (риск): насколько гипотеза зависит от узких мест.

Выходные данные S³-DELTA:

Матрица стресс-тестов (какой тест на какую гипотезу как влияет).
Карта узких мест для каждой гипотезы.
Оценки SG и SR.
План доверификации (какие данные способны улучшить результат).

Стадия 5: Синтез и принятие решения

Шаг 5.1: Вычислить статусы.

Для каждой гипотезы собрать вектор из пяти показателей (ΔC, Post, RF, SG, SR) и проверить против порогов.

Результат: зелёный/жёлтый/красный статус для каждой гипотезы.

Шаг 5.2: Написать паспорт вывода.

Для каждой гипотезы (зелёной или жёлтой) написать полный паспорт (см. главу 6):

Формулировка.
Δ-профиль.
BT-REI-профиль.
S³-DELTA-профиль.
Вектор оценок.
План доверификации.
Информация о воспроизводимости.

Шаг 5.3: Разделить на две версии.

Шаг 5.4: Опубликовать архив.

Создать архив, который содержит:

Все исходные данные (корпус с метаданными).
Все параметры конфигурации.
Весь код (IA-Δ, BT-REI, S³-DELTA).
Все результаты.
Контрольные суммы.
Документацию.

Стадия 6: Рецензирование

Шаг 6.1: Рецензент скачивает архив.

Рецензент получает доступ к полному архиву с данными и кодом.

Шаг 6.2: Рецензент пересчитывает результаты.

Рецензент запускает код на своём компьютере и проверяет, что результаты совпадают.

Если не совпадают, это техническая ошибка, которую нужно найти.

Шаг 6.3: Рецензент варьирует параметры.

Видит, как меняется результат.

Шаг 6.4: Обсуждение.

Вместо полемики о том, кому верить, идёт техническое обсуждение:

Какой приор более объективен?
Какой допуск лучше обоснован?
Какие дополнительные данные способны разрешить неопределённость?

Чек-лист для историка

Перед тем как начать анализ, историк должен проверить:

Этап подготовки:

☐ Вопрос чётко сформулирован.
☐ Допуски установлены и обоснованы.
☐ Корпус полный и систематичный.
☐ Метаданные добавлены для всех источников.
☐ Приоры источников оценены и согласованы с коллегами.

Этап анализа:

☐ IA-Δ сценарии разумны (нет явных логических противоречий).
☐ BT-REI апостериоры отражают согласованность источников.
☐ S³-DELTA стресс-тесты выявили узкие места.
☐ Вектор оценок согласуется с интуицией.

Этап публикации:

☐ Паспорта написаны полностью и честно.
☐ Узкие места явно указаны.
☐ План доверификации реалистичен.
☐ Архив содержит все необходимые файлы.
☐ Контрольные суммы вычислены.

Этап рецензирования:

☐ Рецензент сможет пересчитать результаты.
☐ Рецензент сможет варьировать параметры.
☐ Результаты устойчивы к разумным изменениям параметров.

Типовые ошибки и как их избежать

Ошибка 1: непрозрачные допуски.

Историк устанавливает допуски, но не документирует причины.

Ошибка 2: скрытые источники.

Историк учитывает только источники, которые поддерживают его гипотезу.

Ошибка 3: завышенные апостериоры.

Историк преувеличивает надёжность своей гипотезы, забывая о неопределённости.

Ошибка 4: публикация без стресс-тестов.

Историк публикует зелёную гипотезу, но S³-DELTA показывает, что она хрупка (высокий SR).

Решение: честно указывать статус. Если структура хрупка, это жёлтый статус, не зелёный.

Ошибка 5: игнор альтернативных гипотез.

Историк находит одну гипотезу с апостериором 0,65 и забывает о второй с апостериором 0,60.

Решение: публиковать ранжированный список. Вторая гипотеза может быть вероятнее при других параметрах.

Инструменты и сервисы

Для практического применения методологии нужны инструменты:

Для организации данных:

Базы данных: PostgreSQL, MongoDB (хранение корпусов).
Версионирование: Git, GitHub (контроль версий).
Метаданные: JSON, XML (стандартные форматы).

Для IA-Δ анализа:

Пространственные индексы: PostGIS (географические фильтры).
Временные индексы: специализированные библиотеки (временные окна).
Логистические симуляторы: OSRM, Vroom (маршрутизация).

Для BT-REI анализа:

Байесовские библиотеки: PyMC, Stan (вычисление апостериоров).
Вероятностные графические модели: pgmpy, graphviz (визуализация).

Для S³-DELTA анализа:

Графовые библиотеки: NetworkX, igraph (работа с графами).
Стресс-тесты: симуляторы (удаление узлов, блокировки рёбер).

Для публикации:

Документация: Sphinx, MkDocs (паспорта выводов).
Архивирование: tar, zip (подготовка выпусков).
Контроль целостности: SHA-256, GPG (подписи).