У полі моєї уваги вже давно перебуває епідемія чуми серед естонських шведів, які переїхали до Херсонщини і в 1782 р. заснували Старошведську колонію. Епідемія відібрала життя більшої частини переселенців. Та що мене дійсно нещодавно зацікавило – це те ЯК саме протікала епідемія.
Можливо, ви вже чули про те, що розповсюдження епідемій (зокрема – коронавірусу) сьогодні розглядають через призму мережевого аналізу, а не виходячи із ідеї гомогенного суспільства, як це було раніше. У цьому є резон. Колись мене вразила стаття групи нідерландських дослідників під керівництвом Ван Поппеля про вплив релігії на розповсюдження дитячої смерті в Нідерладах у 1855–1915 роках (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/12553328/). Одним із висновків, який зробили автори, полягав у тому, що соціальна ізоляція малих релігійних груп відігравала роль своєрідного соціального карантину, оберігаючи їх членів від певних інфекційних захворювань.
Ця ідея постійно муляла мені, оскільки в мене були дуже детальні і цікаві джерела з історії епідемії чуми у Старошведському. По-перше, – це метрична книга, у якій були ретельно зазначені дати (та симптоми) смерті з липня 1782 року по кінець березня 1783 року. Звісно, книга не покриває всю епідемію, а лише її половину. Враховуючи сезонні піки смертності, які вдалось встановити, можна дійти висновку, що метрична книга повністю покриває другу хвилю епідемії, від початку і до самого кінця. Окрім цього надзвичайно інформативного джерела мається також список осіб, які виїжджали до України (1781 рік). У 1994 році шведський дослідник Jorgen Hedman поєднав інформацію цього списку із матеріалами гакової ревізії за 1779 р., внаслідок чого він зміг «прив’язати» кожну родину до конкретного місця проживання на естонському острові, на якому вони жили до переїзду в Україну. Поєднавши інформацію пана Йоргена зі списком померлих з метричної книги, я отримав вибірку (на жаль, тільки вибірку) осіб із датами смерті з прив’язкою до конкретних домогосподарств і поселень на острові.
1. Динаміка смертей під час епідемії чуми серед шведських мігрантів до України. 1782-1783 роки. На діаграмі чітко видно дві хвилі епідемії
Цього було достатньо для того аби перевірити те, що я замислив, а саме – чи впливало місце проживання на острові на поширення хвороби (а як наслідок – хронологію вимирання) вже в Україні? У даному разі я виходив із тієї ж ідеї, що і Ван Поппель. Ідеї про соціальний карантин, але викликаний вже не релігією, а колишнім місцем проживання, адже цілком імовірно, що люди, які підтримували тісні соціальні контакти на острові, продовжували робити це й в Україні, а отже мали заражати одне одного, тоді як ті, з ким вони менше контактували, мали, відповідно, й менше від них заражатися.
Для початку, я перевів всі дати смерті у рангову шкалу, привласнивши кожному дню періоду другої хвилі епідемії власний номер. Після чого провів ієрархічний кластерний аналіз з використанням методу віддаленого сусіда. Цей метод, у нашому випадку, дозволяє згрупувати у кластери осіб, дати смерті яких були найбільш наближеними в часі один до одного, і провести водорозділи там, де відстані були більшими. Оскільки мене не цікавило, в які групи далі об’єднувалися ці кластери, я зупинився на першому рівні кластеризації (вийшов 21 кластер). Таким чином, я отримав певні відрізки часу, із зазначенням конкретних осіб, які померли у цей час. Осіб, про яких мені вже було відомо, до яких господарств вони належали та де вони мешкали на острові під час естонського періоду життя. Далі за допомогою зведеної таблиці Excel я «витягнув» інформацію по кількості смертей мешканців різних населених пунктів у кожному кластері. Спираючись на цю таблицю, я порівняв частоту потраплянь різних населених пунктів до одного і того ж кластеру. Отримані суми лягли в основу соціометричної матриці.
2. Зв'язки між населеними пунктами на основі соціометрії. Кольорами виділено приналежність до певного фактору
За соціометрію надзвичайно вдячний Eja Novytska. Вона ж допомогла і з інтерпретацією.
Але і це не все. Відомості вищезгаданої зведеної таблиці лягли в основу факторного аналізу. Було перевірено кілька моделей, з яких найкращою було визнано чотирьохфакторну, яка пояснює 73,98 % дисперсії. Та й змінні в ній чітко розподілилися між факторами.
3. Географічне розташування населених пунктів, які увійшли до різних факторів (позначено кольором). Зв'язки показані всередині факторів. Зв'язки між факторами - упущені. Використано карту Йоргена Хідмана
У соціометрії ми отримали чотири «коліна», що відповідало чотирьом факторам у факторному аналізі. На графіку соціометрії я зафарбував різними кольорами населені пункти, які потрапили до різних факторів у факторному аналізі, а потім «переніс» цю інформацію на карту частини острову, де мешкали ці люди, складену Йоргеном Хідманом. Певний колір – це певний фактор. Напрямки зав’язків вказані із соціометрії, але на карті показані зв’язки лише всередині факторів, а зв’язки між ними – упущені, щоби її не переобтяжувати (вони видні на графі соціометрії).
Що маємо на виході?
По-перше, схоже, що географічний чинник у спілкуванні і передачі хвороби справді мав місце. Саме тому в нас і утворилися різні фактори. У більшості випадків коли змінна потрапляла до певного фактору, у інших факторах вона мала протилежне значення. У даному разі, швидше за все, можна говорити про зворотний зв'язок. Коли хворіли люди з поселень, які входили до однієї системи (фактору), люди з іншої системи (фактору) в цей час не хворіли і не вмирали (особливо сильне «протиставлення» 1-го та 4го факторів проти другого та третього, тобто поселень, які підтримували контакти за напрямком схід-захід і поселень, які мали більшість контактів по осі південь-північ).
По-друге, схоже, що метрична книга, складена в Україні, справді відбиває контакти, які були започатковані ще в Естонії. Якщо ми подивимось на карту, то зможемо побачити певну географічну логіку утворення факторів.
По-третє, соціометрія дала змогу виявити чотири системи (поселень), зв’язки всередині яких були тіснішими, аніж з елементами інших систем. Це логічно пояснює чотирьохфакторну модель, обрану у факторному аналізі. При цьому системи виокремились на основі поселень-«аутсайдерів», які обирали членів системи, але ті, в свою чергу, не обирали цих «аутсайдерів».
Різні дивні обставини: навантаження другого фактору, до якого входить «соціометрична зірка» – Рьокі менше ніж першого, який має найщільніші взаємні контакти. Викликає подив, що розташовані поруч поселення Коідма і Канапекс та Сіггалайд і Рьокі практично не мають між собою контактів (у випадку Коідма і Канапекс – повна відсутність). Зв'язок між Рьокі і Такне перерізався представниками інших факторів. Враховуючи їх географічне розташування, логічно припустити, що контакти могли відбуватися по воді.