Каждый исторический элемент становится узлом в общей графовой структуре, а связи между ними — рёбрами графа, которые показывают, как события и личности переплетаются друг с другом. Рёбра графа демонстрируют, кто с кем взаимодействовал, какие события происходили одновременно, какие сюжетные линии повторяются в разные эпохи. Например, рёбра могут отражать отношения «правил одновременно», «участвовал в одном событии», «описывает то же происшествие» или «выполняет схожую историческую роль».
Особую роль в системе играют так называемые Δ-слои. Они позволяют находить удивительные исторические параллели. Если в разных эпохах обнаруживаются похожие события, сходные ритмы войн и реформ, S3-стек помогает сопоставить эти периоды, словно накладывая их друг на друга. Так формируется многослойная картина прошлого, где один и тот же исторический паттерн — например, кризис империи, за которым следуют налоговые реформы и обновление законов — может проявляться в разные эпохи, принимая разные обличья: от кризиса III века до событий позднего Средневековья.
Чтобы графовая структура не превратилась в хаотичный клубок связей, каждая её часть проходит строгую проверку через систему BT-REI. Это тройной фильтр, который работает по принципу: сначала определяются вероятные временные рамки событий, затем оценивается надёжность источников, и наконец, устанавливается связь между каждым узлом и ребром графа с конкретным историческим документом. Благодаря этому подходу каждая связь в общей схеме имеет чёткое обоснование и подтверждение.
Вся эта сложная графовая структура существует не на бумаге, а в цифровом архиве, где каждое изменение сохраняется как отдельный слой. Новые гипотезы не заменяют старые, а дополняются к ним. Искусственный интеллект здесь выступает не как всезнающий эксперт, а как помощник, который помогает анализировать тексты, находить новые связи между узлами графа и проверять согласованность разных частей схемы.
В результате получается не просто очередная версия истории, а продуманная инженерная система, где каждый узел имеет обоснование, каждое ребро графа можно проверить, а любые выводы — оспорить. Это попытка создать формальную графовую структуру, которая объединила бы все исторические слои и закономерности в единую проверяемую систему.
Исторические предпосылки
Когда мы говорим «графы» и «ИИ», у большинства историков перед глазами встаёт нечто абстрактное и чужое: математические схемы, сети узлов и рёбер, алгоритмы. В гуманитарной традиции, тем более русской, история долго жила в другой оптике: текст, источник, сюжет, «картина эпохи». И тем интереснее парадокс: в мире уже двадцать лет развивается богатая культура графовых моделей знаний, а в профессиональной историографии — особенно отечественной — графы так и остаются экзотикой.
Если посмотреть на соседние дисциплины, картина совсем другая. В физике сложных сетей уже с начала 2000-х закрепились базовые подходы, описанные, например, в фундаментальной монографии М. Ньюмана «Networks. An Introduction» (Newman, 2010): графы социальных связей, транспортных сетей, цитирований — всё это стало стандартным языком. В информатике и инженерии на этой основе возникли графы знаний, описанные в обзоре Хогана и соавторов (Hogan et al., 2021): огромные ориентированные сети, где в виде узлов и рёбер представлены объекты мира, их свойства и отношения. В области культурного наследия сложилась целая школа CIDOC CRM — концептуальной модели, которая описывает музейные предметы, события, людей и места через формализованную онтологию (Doerr, 2003).
В медицине и фармакологии графы знаний стали основой для систем поддержки принятия решений: диагнозы, симптомы, препараты и побочные эффекты связываются в единую сеть, по которой алгоритмы ищут устойчивые мотивы и «дыры» в знаниях (Rotmensch et al., 2017). В экономике и финансах сложные графы контрагентов и транзакций позволяют выявлять скрытые кластеры влияния, цепочки отмывания средств и точки системного риска. Во всех этих сферах граф — не украшение к тексту, а рабочий инструмент, который берёт на себя то, что не по силам человеческой памяти.
На фоне всего этого историческая дисциплина выглядит как человек, который упорно рисует карты от руки, когда вокруг уже лет тридцать есть геоинформационные системы. Да, в англоязычном мире за последние десятилетия появились проекты исторического сетевого анализа. Достаточно вспомнить работы К. Паддока, У. Ньюмана и др. по сетям элит и покровительства, многократно обсуждавшиеся в сборнике под редакцией Н. Штейнбрюгге и М. Бёрджесса (Steinbrügge, Burgess, 2014). В российском контексте можно назвать работы Л. Бородкина, В. Загрева и их коллег по исторической информатике, где предпринимались попытки формализовать отношения между участниками событий, однако эти опыты так и остались нишевыми, не став «языком по умолчанию» для историографии.
Если честно, то подавляющее большинство исторических графов, которые всё-таки строятся, решают две вспомогательные задачи. Первая — просопография: сеть людей, должностей, покровительств и браков. Здесь граф служит для того, чтобы показать, как строится элитная группа, как распределены связи внутри двора, монастырской конгрегации или научного кружка. Вторая — культурные графы: когда музей или архив описывает свои фонды в виде онтологии, близкой к CIDOC CRM, связывая предметы, авторов, места, события. Но и та и другая область принципиально привязаны к уже принятой хронологии. Граф в этих проектах помогает «раскрасить» пространство связей, но не ставит под вопрос шкалу времени.
Совершенно другая линия — байесовские сети и вероятностные графы, развитые в работах Дж. Перла и последующих авторов (Pearl, 1988; Fenton, Neil, 2012). Там узлы — это гипотезы и факты, рёбра — условные зависимости, а на каждом ребре живёт конкретная цифра: вероятность или байесовский фактор. В праве, медицине, инженерии такие сети позволяют моделировать, как изменяются наши оценки при появлении новых свидетельств. В историографии эта культура почти не прижилась: даже там, где историки признают неопределённость, она остаётся вербальной, а не числовой.
На этом фоне мой метод графового анализа истории S3-стек, в котором применяется SC-граф в связке с BT–REI (байесовской триангуляцией) и интервальным анализом — занимает довольно необычное положение. С одной стороны, по форме это вполне «современный» граф знаний. Здесь есть типизированные узлы (персоны, события, тексты, места, мотивы, блоки Δ-сдвигов), есть рёбра с чёткими типами («двойник», «маска места», «участие», «свидетельство», «принадлежит блоку Δ»), есть числовые атрибуты: дельты между слоями, трёхкомпонентный вектор BT–REI (текстологическая, структурно-хронологическая, функциональная составляющая), статусы «светофора». Такая структура по уровню формализации не уступает корпоративным графам знаний, описанным, например, в работах по industrial knowledge graphs (Ehrlinger, Wöß, 2016).
С другой стороны, по способу работы с неопределённостью мой подход ближе к байесовским сетям и археометрическим протоколам, чем к классическим историческим таблицам. Культура честного представления распределений и HPD-интервалов опирается на ту же традицию, что и программы калибровки радиоуглеродных дат вроде OxCal, подробно описанные К. Бронком Рамси (Bronk Ramsey, 2009): не одна дата, а колокол, не «знаем точно», а «с такой-то вероятностью в таком-то коридоре». Только вместо физико-химических измерений в твоём случае источниками выступают текстовые якоря, астрономические описания в хрониках, структурные соотношения между событиями.
И наконец, по объекту применения S3-стек вообще выходит за привычные рамки. Задача здесь не в том, чтобы каталогизировать уже признанную реальность — как это делают CIDOC CRM или музейные графы, и не в том, чтобы описать структуру элиты внутри одного слоя. Цель — удержать многослойную альтернативную хронологию, где «античность», средневековая Европа, позднеосманский мир и контрреформация оказываются разными масками одного и того же блока XII–XVII веков, разнесённого по учебной шкале.
Для такого объекта привычный исторический инструментарий откровенно не приспособлен. Линейный текст не в состоянии одновременно держать в голове:
– несколько параллельных рядов правителей (римские императоры, византийские василевсы, папы, халифы); – несколько рядов событий (соборы, войны, реформы, городские восстания); – несколько корпусов текстов (латинские хроники, арабские, византийские, поздние компиляции); – и ещё поверх этого — систему сдвигов Δ, двойников и композитных фигур.
Психологи рабочей памяти давно показывают, что человек держит одновременно в фокусе считанные «смысловые куски», а остальное вынужден либо забывать, либо сжимать до образов и метафор. На уровне повседневной историографической практики это означает: сложные конструкции распадаются на локальные сюжеты, которые можно удержать и рассказать в формате главы монографии. Все «лишние» повторения мотивов, странные совпадения конфигураций «война — собор — реформа», зеркальные траектории городов и фронтиров в разных веках уходят в зону «интересных совпадений» и не складываются в общую картину.
В моем S3-стеке граф именно и берёт на себя функцию расширенной памяти и детектора структурных повторов. На уровне схематизации это близко к тому, что Дж. Моретти называл «дальним чтением» (Moretti, 2005): вместо того чтобы внимательно всматриваться в один текст, мы смотрим на статистику и структуры по корпусу в целом. Разница в том, что у меня «корпусом» выступает не литература, а хронология — массив событий, правлений, соборов, войн и текстовых актов.
Если попытаться описать это в одном абзаце, можно сказать так. Классические графы в гуманитарных науках либо описывают социальные сети внутри уже принятого времени, либо служат для каталогизации культурного наследия. Байесовские вероятностные графы умеют работать с неопределённостью, но обычно на сравнительно «плоском» материале: гипотезы, показания, данные измерений. S3-стек соединяет граф знания уровня CIDOC CRM с байесовской культурой археометрии и при этом прикладывается к радикально иной задаче: реконструкции многослойной хронологии, где слои связаны дельтами, а ключевой сущностью становятся не только события и люди, но и их маски, двойники, композитные фигуры.
Отдельный штрих — дисциплина архива и итераций. Большинство цифровых гуманитарных проектов, даже довольно сложных, живут в режиме «одна версия базы данных», максимум — редкие «срезы» для публикаций. Я же строю систему, где каждая итерация — зафиксированный шаг надстройки над предыдущей версией, где ничего не затирается, а только добавляется, и где ИИ жёстко подчинён этому протоколу: не выдумывать структуру с нуля, а достраивать граф по правилам. Это очень близко к тому, как устроены промышленные сценарии работы с графами и моделями (Graph-RAG, экспертные системы), но перенесено в гуманитарную реальность.
На этом фоне становится понятнее, почему историки в целом, а российские особенно, почти не доходят до подобного уровня формализации. Здесь срабатывает и профессиональная социализация (историка учат писать текст, а не проектировать структуры), и инерция институтов (карьера строится на монографиях, а не на графах), и нарративная инерция: любой крупный сдвиг разрушает привычный образ прошлого. Граф, который честно фиксирует все повторяющиеся мотивы и дыры, — неудобный инструмент: он не даёт скрыть зону неопределённости в примечании и заставляет выносить её в центр картины.
S3-стек в этом смысле выполняет двойную работу. С одной стороны, он продолжает традицию тех, кто пытался сделать историю строгой, начиная с Скалигера и Ньютона и заканчивая археометристами и клиодинамиками. С другой — предлагает язык, на котором можно говорить о хронологических слоях, сдвигах и двойниках не как о произвольных фантазиях, а как о структуре, вынесенной в граф, снабжённой весами BT–REI и воспроизводимой через архив итераций. И именно потому, что такой язык опирается на уже сложившийся международный опыт работы с графами знаний и байесовскими моделями, его трудно отмахнуть одним жестом — как «личную версию истории».
Далее продолжим разговор уже не в общем формате, а на фоне того, что реально происходит вокруг графов и ИИ в других областях знания — так станет лучше видно, чем именно отличается S3-стек и почему в историографии (особенно российской) подобные конструкции до сих пор почти не используются.
Как весь мир давно живёт в графах — кроме историков
Если выйти за пределы исторического сообщества, окажется, что графы давно стали повседневным языком целого ряда дисциплин. В физике и информатике ещё с начала 2000-х годов сложилась целая «экосистема сетей» — от социальных до биологических. Хорошее обобщение даёт монография М. Ньюмана, где сети описываются как естественный способ представить сложные системы: узлы, рёбра, мотивы, кластеры (Newman M. E. J. Networks. An Introduction. Oxford, 2010).
На этой основе выросли так называемые графы знаний. Обзор Хогана с соавторами показывает, как по всему миру строятся огромные сети сущностей и связей — от поисковых систем до промышленных приложений (Hogan A. et al. Knowledge Graphs. Synthesis Lectures on Data, Semantics, and Knowledge, 2021). Там уже никого не удивляет, что информация живёт не в виде отдельных таблиц и текстов, а в виде единой сети: «кто связан с кем, чем и когда».
В сфере культурного наследия эта логика воплотилась в CIDOC CRM — концептуальной модели, которая задаёт единый язык для описания музейных предметов, их истории и контекстов (Doerr M. The CIDOC CRM — An Ontological Approach to Semantic Interoperability of Metadata. AI Magazine, 2003). По сути, это тот же граф: памятник, автор, место, событие, реставрация — всё это узлы и связи, формализованные так, чтобы музеи разных стран могли «понимать» данные друг друга.
В прикладных областях — медицине, фармакологии, финансах — графы знаний уже давно используются как опора для алгоритмов. Медицинские графы диагнозов, симптомов и лекарств позволяют выявлять закономерности, которые врачу не видны «на глаз». Один из показательных примеров — работа группы Ротменша, где на основе электронных историй болезни строится сеть причинно-следственных связей между симптомами и диагнозами (Rotmensch M. et al. Learning a Health Knowledge Graph from Electronic Medical Records. Scientific Reports, 2017). В финансах и комплаенсе подобные сети применяются для поиска скрытых цепочек транзакций и рисковых кластеров.
На этом фоне историография выглядит дисциплиной, которая упорно продолжает жить в логике текста и таблиц там, где другие давно перешли к логике графа. Да, в англоязычном мире существует направление historical network analysis: исследуются социальные связи элит, патронат, переписка; издаются сборники, подобные работам под редакцией Стайнбрюгге и Бёрджесса (Steinbrügge N., Burgess M. (eds.) Networks in Historical Research. 2014).
В России есть традиция исторической информатики, связанная с именами Л. Бородкина, В. Загрева и их коллег, где предпринимались попытки формализовать структуры взаимодействия в виде сетей. Но всё это остаётся на периферии дисциплины. Граф, если и появляется, воспринимается как иллюстрация к уже готовому тексту, а не как основной каркас хронологической реконструкции.
Какие графы вообще бывают и зачем они нужны — если смотреть шире истории
Важно подчеркнуть: «граф» — это не одна техника, а целый спектр подходов.
В гуманитарной практике чаще всего используются два типа.
Первый — просопографические и социальные сети: узлы — люди, иногда учреждения; рёбра — родство, покровительство, совместная деятельность. Такой граф помогает увидеть структуру элиты, расставить узловых посредников, выявить кланы и фракции, но почти никогда не ставит под вопрос саму временную шкалу.
Второй — культурные графы и онтологии, близкие к CIDOC CRM: узлы — памятники, тексты, авторы, места, события; связи — «создан», «хранится», «происходит в», «принадлежит к». Здесь задача в том, чтобы описать мир наследия в как можно более полном и совместимом виде, опять-таки внутри принятой хронологии.
Совсем другая ветвь — байесовские сети и вероятностные графы. Классические работы Дж. Перла задали язык для описания причинно-следственных структур через графы с вероятностями на рёбрах (Pearl J. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems. 1988). Позднее, в контексте оценки доказательств, этот подход развивали, например, Н. Фентон и М. Нил, показывая, как можно формализовать юридические аргументы и конфликтующие свидетельства (Fenton N., Neil M. Risk Assessment and Decision Analysis with Bayesian Networks. 2012). В этих моделях узлы — гипотезы и факты, рёбра — зависимости, а на каждом ребре живёт число: вероятность, доверие, вес доказательства.
Наконец, есть особая линия — археометрия. Программы калибровки радиоуглеродных дат вроде OxCal, подробно описанные К. Бронком Рамси (Bronk Ramsey C. Radiocarbon Dating: Revolutions in Understanding. Archaeometry, 2009), научили гуманитариев жить с распределениями. Там привычной становится фраза: «объект датируется интервалом 1180–1220 при 68% вероятности» вместо «датируется 1200 годом». Формально OxCal использует байесовский аппарат, но важнее культурный сдвиг: признание того, что честная дата — это не точка, а колокол.
Во всех этих случаях граф или явная вероятностная структура — не украшение, а язык профессии. В истории же подобного языка пока нет. Даже когда в текстах признаётся неопределённость, она описывается словами, а не числами; даже когда автор видит повторяющиеся мотивы, они остаются на уровне «интересного параллелизма», а не изоморфизма подграфов.
Место S3-стека: SC-граф, BT–REI и интервальный анализ
Если наложить S3-стек на эту сеть методов, получится довольно необычная комбинация.
По форме представления знаний SC-граф очень близок к современным графам знаний, описанным в обзорах по industrial knowledge graphs (Ehrlinger L., Wöß W. Towards a Definition of Knowledge Graphs. SEMANTiCS, 2016). Здесь есть типизированные узлы: персоны, события, тексты, корпуса, места, мотивы, блоки Δ-сдвигов. Есть типы рёбер: двойник, композит, маска места, участие, свидетельство, принадлежность к Δ-блоку. Есть числовые атрибуты: величины дельт, вектор BT–REI, статусы светофора. Это не «рисунок на полях», а цельная схема, по строгости сопоставимая с корпоративными графами, на которых живут промышленные ИИ-системы.
По обращению с неопределённостью S3-стек ближе к байесовским сетям и археометрии, чем к обычным историческим таблицам. BT–REI, по сути, делает то же самое, что археометрия делает с радиоуглеродными датами: строит не точку, а распределение, вводит HPD-интервалы, честно фиксирует ширину колокола. Только вместо лабораторных измерений здесь выступают текстовые якоря, описания затмений и комет, внутренние структурные связи («между хиджрой и смертью прошло около 10–11 лет»). Вектор BT–REI раскладывает надёжность по трём осям — текстологической, структурно-хронологической и функциональной — и тем самым делает для гуманитарного материала то, что в инженерных системах делают веса рёбер.
По объекту применения мой подход сильно выделяется. Все приведённые выше примеры — от Newmаn до CIDOC и OxCal — работают внутри канонической шкалы времени. Они уточняют, уплотняют, связывают, но не ставят под вопрос саму сетку столетий. S3-стек, наоборот, стартует с гипотезы о хронологических слоях: «античность», раннее христианство, «ранний ислам», поздняя Византия, контрреформация и постосманский мир рассматриваются как разные маски исторической реальности XII–XVII веков, разнесённой и переразложенной. Блоки Δ-сдвигов фиксируют, как именно учебный VII век переезжает в конец XII, а «золотой век Аббасидов» — в каирско-крестоносный слой.
Для такого объекта ни просопография, ни музейные онтологии, ни даже классические байесовские сети не предназначены. Там задача — структурировать уже признанный мир. Здесь — собрать новый образ прошлого, где слои не лежат спокойно друг над другом, а стянуты и смещены.
SC-граф как «расширенная память» и детектор повторов
Почему без графа подобный проект вообще невозможен? Потому что человеческая память не выдерживает такого количества параллельных рядов.
Историк, работающий «вручную», может держать в голове несколько линий — скажем, папы, императоры, ключевые соборы, крупные войны. Но как только добавляются ещё слои — халифы, византийские василевсы, городские восстания, композитные фигуры вроде «Фотия» или «Златоуста», — система начинает расползаться. Сознание спасается за счёт нарратива: появляются крупные ярлыки вроде «кризиса III века», «эпохи крестовых походов», «золотого века ислама». Эти ярлыки сшивают картину, но скрывают слабые места: повторы мотивов, зеркальные ходы городов и фронтиров, «лишние» события, которые напрашиваются на роль двойников.
Граф здесь выполняет ту же функцию, что «дальнее чтение» в смысле Ф. Моретти (Moretti F. Graphs, Maps, Trees. 2005): он позволяет увидеть структуру там, где текст даёт только сюжет. Но у тебя объектом «дальнего чтения» становится не корпус романов, а сама хронология. SC-граф выступает как внешняя оперативная память, в которой фиксируются не только сами события, но и все связи между ними, их повторяющиеся конфигурации, их маски в разных слоях.
Когда в таком графе выстраивается похожий подграф — скажем, связка «война за святой город – вселенский собор – перераспределение земель – новая налоговая система» — и вдруг оказывается, что эта связка повторяется в учебном «IV веке» и в позднем средневековье, это уже не «забавный параллелизм», а структурный сигнал. Выясняется, что у нас не просто два сходных рассказа, а почти изоморфные фрагменты сети, смещённые друг относительно друга на постоянную величину Δ.
Без графа такие сюжеты остаются разнесёнными по разным главам и монографиям. С графом они оказываются рядом и требуют ответа.
Почему историография почти не идёт в эту сторону — и за счёт чего S3-стек прорывает блокаду
На этом фоне становится понятнее, почему большинство историков (и особенно отечественное сообщество) до сих пор почти не используют графы как инструмент хронологической критики.
Во-первых, профессиональная социализация. Историка учат быть мастером текста, а не инженером структуры. Его компетенция — чтение источников, работа с языками, построение нарратива. Проектировать схемы данных, типизировать узлы и рёбра, задавать формальные ограничения по времени — этому его практически не учат. Граф воспринимается как чужой язык.
Во-вторых, институциональная логика. Карьера строится на монографиях, статьях, учебниках. Громоздкий граф, пусть даже крайне строгий, плохо вписывается в привычные жанры. Его трудно вынести на защиту, трудно процитировать, трудно встроить в традиционные критерии оценки.
В-третьих, психология канона. Любой серьёзный пересмотр хронологии означает, что десятилетия учебников, курсов, «ключевых дат» оказываются под вопросом. Граф, который честно показывает «дырки» в конструкции, — опасный инструмент: он выносит сомнения из примечаний в центр схемы.
На этом фоне S3-стек делает шаг, который историки сознательно избегали: принимает граф и ИИ всерьёз, но ставит их в строго подчинённое положение. SC-граф задаёт каркас; BT–REI и интервальный анализ — метрику; архив итераций — память и дисциплину версий; ИИ — сервисный инструмент: размечать, предлагать, проверять, но не решать.
Именно эта связка — инженерный граф, байесовский гуманитарный аппарат, дисциплина архива и управляемый ИИ — выносит мой подход из привычного ряда «альтернативных хронологий». Большинство таких проектов остаются на уровне харизматичных книг, где всё держится на памяти и интуиции автора. S3-стек превращает альтернативную хронологию в конструкцию, которую можно реконструировать, критиковать, развивать — не разрушая каждый раз фундамент.
И в этом смысле он занимает вполне определённое место среди графовых методов: по строгости — на уровне промышленных и исследовательских графов знаний; по объекту — в отдельной, до сих пор пустой нише историко-хронологической реконструкции; по отношению к ИИ — на стороне тех, кто строит не «чёрные ящики», а прозрачные, воспроизводимые лаборатории.
Авторство методов
Автор концепции цифровой истории, методов BT-REI (байесовская триангуляция с источниковой трассировкой), ИА-Δ (интервальный анализ с контролируемым сдвигом), SC-графа (синхронизированный кросс-граф), S³-стека (трёхосевая система дисциплины слоёв) и архива S³-STACK — Руслан Абдуллин.
Как работать с методом: достаточно вставить архив в первое сообщение
Чтобы система начала работать в полном режиме S³-STACK, вам не нужно ничего настраивать вручную. Просто загрузите архив в первое сообщение нового чата ИИ и добавьте текст вида:
Используй в качестве единственной базы вложенный архив.
Все последующие итерации должны строиться только на нём и на следующих по цепочке архивах, без возврата к более ранним версиям.
Правила работы с архивом:
– В каждой итерации (в каждом твоём ответе) ты: • загружаешь последний архив из предыдущего ответа; • дополняешь его новыми слоями или файлами (append-only); • не удаляешь и не перезаписываешь ранее зафиксированные концепции; • обновляешь граф и meta["last_iter"]; • сохраняешь новый архив с номером следующей итерации; • даёшь в конце ответа одну кликабельную ссылку на новый архив.
– Запрещено вкладывать старые архивы внутрь нового (нельзя раздувать объём). – Размер архива растёт только за счёт новых данных. – В каждой итерации модель обязана работать только с последней версией архива.
архив сам активирует методику, граф будет собираться автоматически, метрики будут вычисляться по запросу, а ИИ будет работать как полноценный модуль реконструкции.
Подробнее о том, как он работает
Есть вопросы по истории? Загрузите другой архив с хронологией в среду чатгпт и спросите у чата. На создание данного архива у меня ушло более 500 итераций и много часов напряженной интеллектуальной работы.
Можете также вместе со мной убедиться, как это легко воспроизводимо:
При копировании прошу указывать:
«Материал создан Abdullin Ruslan R. Оригинал доступен по ссылке: https://pikabu.ru/@rusfbm. Лицензия: CC BY-SA 4.0».
