Аннотация
Расселение и рассредоточение народов древности нередко оставляют заметный след в культурных традициях потомков, равно как и в структуре их генов и языков. Международная база данных по фольклорным сказкам уже давно рассматривается как богатый материал для изучения этого наследия. На сегодняшний день исследования в данной области осложняются недостатком исторических данных и воздействием более поздних диффузионных волн. В данной работе мы прибегаем к новым методам решения этих проблем, используя для анализа взаимосвязей между сказками, историями племен и географическим положением сообществ носителей индоевропейского языка сравнительные филогенетические методы и автологистическое моделирование. Мы обнаруживаем обширные корреляции между распространением ряда сказок и филогенетическими, но не пространственными, связями среди популяций, что соответствует вертикальным процессам культурного наследия. Более того, мы показываем, что эти устные традиции, вероятно, возникли задолго до появления литературных записей и находим доказательства того, что одна из сказок («Кузнец и дьявол») уходит своими корнями в бронзовый век. На более широком уровне, разновидности сказочных историй, рассказывавшихся в первобытных обществах, могут предоставить ценную информацию об их культуре, обеспечивая новый взгляд на языковые, генетические и археологические реконструкции доисторического периода человечества.
1. Введение
В недавних исследованиях эволюции культурного разнообразия высказывается мнение о том, что отношения между многими языками, типами социального поведения и традициями материальной культуры часто отражают глубинные закономерности общего происхождения, которые могут быть прослежены на сотни или даже тысячи лет назад. В данной работе эти отношения изучаются в богато документированной культурной области, обладающей универсальной значимостью — в области сказочных повествований. Теории о возможных связях между традициями сказочных преданий и историями происхождения народов выдвигаются уже давно, именно они в девятнадцатом веке занимали умы первых фольклористов. Так, Вильгельм Гримм утверждал, что традиционные немецкие сказки, которые он собирал вместе со своим братом Якобом, являлись остатками древней индоевропейской культурной традиции, которая простиралась от Скандинавии до Южной Азии:
«Наиболее удаленные от центра линии [общего наследования сказок]… соседствуют с линиями великой расы, как принято называть индогерманцев, и отношения эти вырисовываются как постоянно сужающиеся круги вокруг поселений германцев… Я убежден в том, что немецкие истории не принадлежат лишь северной и южной частям нашего отечества, но являются абсолютно общим достоянием почти родственных друг другу голландцев, англичан и скандинавов» (Grimm W. 1884 Preface: in children’s and household tales, 3rd edn. London, UK: George Bel — стр. 576).
Однако сегодня попытки исследовать происхождения повествовательных традиций осложняются двумя основными проблемами. Во-первых, сказки не только передаются «вертикально» от предков к потомкам, но также распространяются «по горизонтали» между живущими в одну и ту же эпоху обществами посредством торговли, завоеваний и распространения литературных текстов, что основательно нарушает стройную концентрическую модель общего наследия, намеченную Гриммом. Во-вторых, учитывая, что сказки в основном передавались из уст в уста, исследование их происхождения и исторического распределения с помощью традиционных литературно-исторических методов представляется малообоснованным. В то время как Гримм полагал, что многие сказки могли существовать на протяжении нескольких тысяч лет, проследить их историю до появления литературной сказки в шестнадцатом и семнадцатом веке оказывается возможным лишь для ничтожного меньшинства. Это породило горячие споры по поводу предполагаемой древности традиционных сказок, поскольку целый ряд исследователей утверждает, что многие канонические сказки могут быть на самом деле относительно недавними литературными вымыслами.
В этой работе мы подходим к упомянутым проблемам с позиции количественных филогенетических методов, которые первоначально были разработаны в биологии и в последнее время используются для исследования взаимосвязей между историями племен и рядом культурных явлений, таких как языки, практики брака, политические институты, материальная культура и музыка. Филогенетические методы также применяются по отношению к фольклору для анализа межкультурного распределения общемировых сказочных типов/вариантов и изучения их отношения к пространственным, генетическим и лингвистическим моделям. Данное исследование показывает, что сходства среди фольклорных сказок коррелируют как с историями популяций, так и с их географической близостью. Между тем, ни в одном из исследований до сих пор не были сделаны попытки распутать конкретные нити общего происхождения и региональной диффузии или разобраться, насколько далеко в прошлое можно проследить линию преемственности путем вертикального наследования. В данной работе мы обращаемся непосредственно к этим вопросам.
2. Материал и методы
2.1 Данные
Данные для нашего исследования были взяты из указателя Аарне—Томпсона— Утера (ATU) — каталога, насчитывающего более двух тысяч различных, сохраняющих устойчивость в культурах многих народов «мировых сказочных сюжетов», распределенных между более чем двумястами обществ (Uther H.-J. 2004 The types of international folktales. A classification and bibliography. Parts I-III. Helsinki: Folklore Fellows Communications). В центре нашего внимания оказались «Волшебные сказки» (ATU 300—АТU 749), группа сказочных преданий, где действуют живые существа и/или объекты, наделенные сверхъестественными силами. Мы сосредоточили наше внимание именно на этой разновидности сказок, поскольку они представляют собой наиболее крупную и широко распространенную группу, а также включают в себя канонические сказки, которые находятся в центре дискуссий о происхождении фольклорных сказок. Мы зафиксировали наличие/отсутствие каждой из этих сказок (n = 275) у 50 популяций, носителей индоевропейских языков, представленных в индексе АТU. Мы выбрали именно эту группу народов, поскольку их устная традиция и филогенетические отношения подвергались более интенсивному изучению, чем какая-либо другая группа культур.
2.2 Деревья
Вслед за предшествующими сравнительными филогенетическими исследованиями культурных признаков, в качестве модели для народных сказок мы использовали языковые деревья. Этот подход основан на хорошо себя зарекомендовавших соответствиях между расселением племен и диверсификацией языковых ветвей. Языковые деревья в данном случае представляют собой удобную модель для изучения фольклорного наследия, поскольку последнее является воплощением устно передаваемых традиций.
Деревья для нашего исследования были взяты из байесовского филогенетического анализа индоевропейских языков, проведенного Букертом и соавт. (doi:10.1126/science.1219669; Bouckaert R, Lemey P, Dunn M, Greenhill SJ, Alekseyenko AV, Drummond AJ, Gray RD, Suchard MA, Atkinson QD. 2013 Corrections and clarifications. Science 342, 1446). Сначала мы сопоставили каждую популяцию, включенную в наш набор данных, с каждой из приводимых в упомянутом исследовании языковых групп. Далее, мы подрезали деревья, чтобы удалить таксоны, для которых не нашлось соответствующего корпуса сказок, за исключением хеттов, древнего народа Анатолии, говорившего на языке, считающемся внешней группой индоевропейской языковой семьи. Мы оставили хеттский, чтобы укоренить деревья для описанных ниже целей нашего анализа.
2.3 Проверка филогенетического сигнала
Для проверки признаков вертикальной трансмиссии мы с помощью D-статистики Фрица и Первиса (Fritz SA, Purvis A. 2010 Selectivity in mammalian extinction risk and threat types: a new measure of phylogenetic signal strength in binary traits. Conserv. Biol. 24, 1042–1051.) измерили, в какой степени распределение каждой сказки может быть объяснено языковыми связями между популяциями. D является мерой филогенетического сигнала, выражающей число изменений того или иного элемента в отношении бинарных признаков в структуре дерева, и рассчитывается с помощью двух распределений, соответствующих нулевой гипотезе: одно, в котором конфигурации элемента случайным образом перераспределены по верхушкам дерева, и другое, где показатель развивается в рамках селективно нейтральной броуновской модели эволюции. D, равное нулю, указывает на то, что распределение конфигураций среди таксонов соответствует тому, чего можно было ожидать в случае нейтрального признака при чисто вертикальном способе наследования, в то время как значения, приближающиеся к единице, тождественны филогенетически случайному распределению. Показатели D ниже нуля означают более высокие уровни филогенетического консерватизма по сравнению с теми, которые можно было бы ожидать для броуновской модели, тогда как показатели выше единицы предполагают избыточную дисперсию. Филогенетический сигнал с показателями D статистически может быть определен путем проверки того, является ли число изменений конфигураций, необходимых для признака, значительно ниже ожидаемого при вероятности, основанной на распределении значений в рамках случайной модели.
Значения D для каждой сказки в нашей выборке были оценены с использованием функции phylo. d (Orme D. 2013 The caper package: comparative analysis of phylogenetics and evolution in R). Эволюция каждого признака была смоделирована тысячу раз по обеим нулевым моделям в консенсусном дереве, построенном по принципу большинства на основе взятого нами образца и укорененного с учетом хеттского языка, формирующего внешнюю группу. Сказки были помечены как наличествующие или отсутствующие у каждой популяции на основе информации, содержащейся в указателе ATU. Поскольку для хеттов данные по сказкам не доступны, а программа требует полного объема данных, все сказки были первоначально помечены как отсутствующие во внешней группе. Результаты затем были проверены путем повторного анализа данных с пометкой наличия сказок у хеттов.
2.4 Автологистический анализ
В ходе второй серии анализов мы проверяли устойчивость выявленных в D-анализе филогенетических признаков при учете пространственных отношений между популяциями. Поскольку многие тесно связанные друг с другом индоевропейские популяции также являются ближайшими географическими соседями (схема 1), наблюдаемая нами неслучайная агрегация сказок может быть результатом региональной диффузии между обществами. Для решения этого вопроса мы использовали подход, разработанный Таунером и соавт. (Towner M, Grote M, Venti J, Borgerhoff Mulder M. 2012 Cultural macroevolution on neighbor graphs. Hum. Nat. 23, 283–305) для рассмотрения бинарных культурных признаков в рамках автологистической модели, построенной на основе графиков филогенетических и пространственных соседей. Модель предсказывает вероятность присутствия или отсутствия признака в данном конкретном обществе исходя из состояния признака у окружающих его пространственных и филогенетических соседей. Влияния этих локальных зависимостей измеряются параметрами для филогенетической (λ) и пространственной (θ) близости, тогда как параметр уровня (β) используется для контроля частотности. Вероятность каждого параметра оценивается посредством MCMC моделирования с использованием семплирования по Гиббсу для генерации состояний признака.
Для нашего анализа мы построили схему филогенетических соседей, основанную на членстве в одном и том же языковом подсемействе (т. е. романские, германские, балто-славянские, кельтские и индоиранские языки), и схему географических соседей в зависимости от расстояния между основными ориентирами для каждого общества. Графические изображения включают все народы, для которых были доступны данные по сказкам, за исключением цыган, конкретное географическое положение которых ввиду высокой дисперсности данной этнической группы не могло быть идентифицировано.
Мы стремились привести среднее число географических соседей в как можно более точное соответствие со средним числом филогенетических соседей, поскольку большая несоразмерность между схемами может внести путаницу в любое сравнение их влияния на распределения сказок. Мы определили, что объединение обществ, расположенных в радиусе одной тысячи километров друг от друга, создает схему географических соседей со средним числом соседей (15,3), аналогичным среднему числу схемы языковых соседей (13,6). Налицо было существенное перекрытие между двумя соседними графиками, где 110 пар обществ одновременно выступали географическими и лингвистическими соседями. Между тем, наблюдалось и достаточное число уникальных пар географических соседей (n = 265) и уникальных пар языковых соседей (n = 224), разделявших воздействие двух схем на распределение сказок. Вслед за первоначальной настройки параметров априорных вероятностей из 51 тысячи преобразований цепи Маркова-Монте-Карло (MCMC), расположенных с интервалом в два, было отобрано 25 тысяч реализаций Гиббса, при этом первая тысяча преобразований была отброшена. Анализ проводился в R с использованием кода, взятого у Таунера и соавт.
2.5 Реконструкция прототипических состояний
Чтобы установить, насколько глубоко общие фольклорные сказки укоренены в индоевропейских устных традициях, мы обозначили эволюционные истории лучше всего сохранившихся в филогенетическом плане сказок, идентифицированных с помощью показателя D и автологистического анализа с использованием двух моделей дискретной эволюции признака (примененных у Maddison WP, Maddison DR. 2015 Mesquite: a modular system for evolutionary analysis. Version 3.02.): (i) модель одного параметра k-состояния цепи Маркова (Mk1), которая оценивает одну мгновенную скорость изменения для обоих коэффициентов усиления и потерь, c учетом распределения фокального признака, дерева и длин ответвлений; (ii) асимметричная двухпараметровая модель k-2 состояния цепи Маркова (Mk2), которая оценивает отдельные показатели возрастания и потерь в дереве. Наиболее подходящая модель для каждой сказки была выбрана на основе асимметричного теста на отношения правдоподобия. Для того, чтобы включить неопределенность в индоевропейские филогенетические связи и длины ветвей, сказки были прослежены на каждом дереве, содержащемся в нашей выборке, состоящей из 1000 байесовских филогений языка. Родовые состояния были выведены для узлов, содержащихся в консенсусном дереве, которое было укоренено с использованием хеттского как внешней группы. Поскольку мы не располагали данными по хеттским волшебным сказкам, состояния признаков были помечены как отсутствующие так, чтобы они не смещали результаты анализа. Вероятность существования той или иной сказки у гипотетически родовой популяции рассчитывалась путем оценки средней вероятности присутствия сказки в соответствующем узле дерева, помноженной на апостериорную вероятность самого узла (т. е. частоты его появления в образце дерева, см. схему 2).
Дополнительный ряд байесовских анализов проводился и в отношении сказок, которые, как предполагают, потенциально присутствовали у «гипотетического общего предка» рассматриваемых народов — праиндоевропейцев. Этот узел стал целью нашего дальнейшего исследования по двум причинам: во-первых, для того чтобы проверить основу для более глубинных реконструкций, предложенных в ходе описанного выше анализа; и, во-вторых, для контроля за более высокой степенью филогенетической неопределенности в отношении корня дерева индоевропейских языков, который может более эффективно рассматриваться в рамках байесовского метода. Вместо того, чтобы рассчитывать коэффициенты перехода, которые доводят до предела вероятность распределения признака для каждого отдельного дерева, а затем усреднять вероятность его присутствия или отсутствия в конкретном узле на образце дерева, байесовский подход оценивает последующую вероятность наследственных состояний, которая объединяет неопределенность в отношении коэффициентов перехода и филогенетических отношений одновременно. Мы получаем апостериорную вероятность путем фиксирования наследственных состояний через регулярные промежутки времени в ходе моделирования MCMC, в котором деревья и скорости переходов, используемые для локализации признака, выбираются пропорционально их вероятности. Мы провели анализ при помощи модели Multistate, реализованной в программном комплексе BayesTraits ст. 2.0 (Pagel M, Meade A, Barker D. 2004 Bayesian estimation of ancestral character states on phylogenies. Syst. Biol. 53, 673–684), используя одну и ту же выборку 1000 индоевропейских языковых деревьев и данных о распределении сказок из индекса ATU, как и в наших предыдущих анализах. Было проведено два комплекса анализов. В первом оценивалась апостериорная вероятность присутствия каждой сказки в праиндоевропейском с использованием сигнала «самого последнего общего предка». В ходе второго анализа проверялось относительное основание для присутствия или отсутствия каждой сказки путем ’fossilizing’ (т. е. фиксации) узла в каждой конфигурации и сравнения вероятности обеих моделей с использованием байесовских факторов. Во всех анализах применялись единые априорные вероятности, диапазон которых был определен эмпирически вслед за анализом максимального правдоподобия. Цепи MCMC подвергались одному миллиону прогонов, каждый тысячный из которых отбирался в апостериорное распределение после периода приработки.
3. Результаты
Значения D для 275 сказок в нашей выборке колебались от −2,06 до 3,9, тогда как 100 сказок продемонстрировали более высокую степень филогенетической агрегации, чем можно было ожидать, пользуясь методом случайного выбора (α = 0,05). Эти результаты оставались стабильными вне зависимости от того, были ли состояния признака во внешней группе таксона, у хеттов, помечены как наличествующие или отсутствующие.
В рамках автологистической модели распределения 81 из ста сказок, отличающихся значительным филогенетическим сигналом в ходе анализа с показателем D, оказались положительно связанными с языковой принадлежностью народов. Только 36 сказок положительно коррелировали с пространственной близостью, в то время как в 56 случаях оказалось, что сказки с меньшей вероятностью распределялись между обществами, представлявшими собой географических соседей. В целом, автологистический анализ позволил предположить, что вертикальная передача играла более важную роль, чем горизонтальная, для 76 сказок (схема 3 и таблица 1).
Таблица 1.
| Spa + | Spa — | Spa 0 | ||
| Phy + | 25 | 48 | 8 | 81 |
| Phy − | 9 | 8 | 0 | 17 |
| Phy 0 | 2 | 0 | 0 | 2 |
| 36 | 56 | 8 |
Прототипические состояния были выведены для 76 наиболее хорошо сохранившихся в филогенетическом отношении сказок, отобранных в ходе D и автологистического анализов. Для всех сказок, за исключением двух, оказалось возможным обнаружить по крайней мере одного из гипотетических общих предков, представленных на рисунке 2, с вероятностью более 50%, в случае 71 сказки это можно было утверждать с еще более высокой степенью достоверности (большей или равной 70% вероятности). В результате реконструкции было обнаружено, что пятьдесят сказок имеют последнего общего предка у одного или нескольких основных индоевропейских языковых подсемейств с вероятностью более 50%, а в 31 случае — до 70% или выше (схема 4). Девятнадцать сказок восходят к еще более ранним народностям с вероятностью более 50%, из них четыре обнаруживают последнего общего предка всех народностей, включенных в выборку (праиндоевропейского). Однако лишь небольшая часть сказок в этих группах может быть надежно реконструирована, здесь четыре сказки имеют праиталийско-кельтское и праиталийско-германское происхождение, две — празападноевропейское и ни одной — праиндоевропейское, вероятность чего превышала бы 70%.
Путем байесовских реконструкций прототипов не удалось подтвердить наличие трех из четырех сказок, которые были предварительно выведены как праиндоевропейские. Тем не менее, в ходе анализа данного корпуса была реконструирована одна сказка, ATU 330 «Кузнец и дьявол», с апостериорной вероятностью 87%. Тест фиксации подтвердил наличие ATU 330 (байесовский фактор 3,59).
Таблица 2.
| tale | p (present) | p (absent) |
Bayes Factor support for presence (interpretation) |
| ATU 330 | 0.87 | 0.13 | 3.59 (‘positive’) |
| ATU 554 | 0.5 | 0.5 | 1.91 (‘weak’) |
| ATU 328 | 0.39 | 0.61 | 0.69 (‘weak’) |
| ATU 402 | 0.5 | 0.5 | 0.35 (‘weak’) |
4. Обсуждение
Проведенный анализ распространения волшебных сказок среди говорящих на индоевропейских языках народностей подтверждает наблюдения, сделанные предыдущими исследователями в отношении сложной географической и исторической модели структурирования международных данных по сказкам. Тем не менее, он свидетельствует о возможности обнаружения глубинных признаков общего происхождения в сказочной традиции родственных популяций. По результатам D анализа, существенное число сказок (100 из 275) демонстрирует значимые корреляции с языковыми связями, которые соответствуют вертикальным процессам культурного наследования. Большинство этих корреляций (76 из 100) сохраняет устойчивость даже после учета пространственных отношений среди лингвистически родственных индоевропейских групп в ходе автологистического анализа. На самом деле, в большинстве этих случаев географическая близость, как обнаруживается, негативно сказывалась на распределении сказок, предположительно потому, что общества склонялись скорее к отвержению, нежели к приятию этих историй от своих соседей.
Последние свидетельства расходятся с предыдущими исследованиями, приводящими веские доказательства в пользу пространственной диффузии сказок среди соседствующих популяций. В исследовании Росса и соавт. (Ross RM, Greenhill SJ, Atkinson QD. 2013 Population structure and cultural geography of a folktale in Europe. Proc. R. Soc. B 280, 20123065) было обнаружено, что сходства между европейскими вариантами сказки «Добрая девочка и злая» (АТU 480) тесно связаны с географической близостью, независимо от языковых отношений, но не наоборот. Еще более недавнее исследование Росса и Аткинсона (Ross RM, Atkinson QD. 2016 Folktale transmission in the Arctic provides evidence for high bandwidth social learning among hunter—gatherer groups. Evol. Hum. Behav. 37, 47–53) предполагает, что распределение общих типов сказочных сюжетов среди арктических обществ охотников и собирателей определяются как географическими, так и лингвистическими связями, и последние в свою очередь оказывают более существенное влияние. Однако важно подчеркнуть, что мы занимались лишь сопоставлением пространственных и филогенетических воздействий на сказки, которые уже были проверены на филогенетический сигнал (чтобы определить его подлинность). Весьма вероятно, что горизонтальная передача играла гораздо большую роль в сказках, распространение которых не определялось языковыми отношениями в D-анализе, который включал ATU 480 «Добрая девочка и злая», в соответствии с выводами Росса и соавт. Это поднимает более общий вопрос о том, почему популяции, как кажется, с готовностью усваивали некоторые сказочные истории своих соседей, одновременно отказываясь от других. Теоретические исследования культурной эволюции позволяют предположить, что закономерности культурного разнообразия зачастую формируются под воздействием местечковых предрассудков (таких как конформизм, неофобия), которые препятствуют обмену информацией между группами и сохраняют локальные различия. Однако существует относительно мало работ, посвященных исследованию того, в какой степени этот пристрастный отбор затрагивает конкретные виды признаков, или изучению обстоятельств, при которых он ослабевает. Несмотря на то, что ответы на эти вопросы лежат за рамками данного исследования, наши выводы относительно дифференцированных филогенетических и пространственных распределений сказок предоставляют обширный контекст для дальнейшего исследования данных вопросов.
Долговечность филогенетических признаков, выявленных в ходе D-анализа, и автологистическая проверка путем реконструкций исконных сюжетов выявили наличие общих прототипических традиций в каждой из основных филогенетических ветвей индоевропейской семьи (схема 4). Результаты этих анализов имеют серьезные последствия для нынешних споров относительно происхождения волшебных сказок. В то время как большинство фольклористов начиная с Гримма полагают, что письменные варианты сказок были первоначально заимствованы из устной традиции, некоторые литературоведы утверждают, что существует очень мало свидетельств в пользу приоритета устной традиции над литературными, и считают маловероятной передачу этих сказочных историй в нетронутом виде на протяжении столь многих поколений без опоры на письменные тексты. Наши выводы противоречат последней точке зрения и предполагают, что значительное число волшебных сказок существовало в индоевропейской устной традиции задолго до их первых записей. Так, две наиболее известные сказки, АТU 425C «Красавица и Чудовище» и АТU 500 «Имя сверхъестественного помощника» (’Rumplestiltskin’), впервые были записаны в семнадцатом и восемнадцатом веках. Хотя некоторые исследователи утверждают, что обе сюжетные линии имеют прототипов в греческой и римской мифологии, наши реконструкций свидетельствуют о том, что они появились значительно раньше. Обе сказки очевидно берут свое начало в эпоху дифференцирования крупных западных индоевропейских подсемейств между 2,5 и шестью тысячами лет назад и, возможно, даже присутствовали у последнего общего предка западных индоевропейских языков (схема 4).
В целом, количество сказочных историй, которые можно было бы вывести в корпусе сказочных протосюжетов, уменьшается по мере приближения к корню дерева, одновременно с этим наблюдается снижение надежности этих реконструкций. Хотя четырнадцать сказок, как предполагается, восходят к празападноиндоевропейскому (более 50% вероятности), только в отношении двух сказок вероятность составила более 70%. Были обнаружены четыре сказки с более чем 50-процентной вероятностью присутствия в праиндоевропейском языке, однако ни для одной из них эта вероятность не составила более 70%. В то время как филогенетический сигнал сказки с течением времени неизбежно подвержен эрозии ошибок передачи, конкуренции с другими сказками, миграции населения и диффузии между группами, реконструкция очень древних индоевропейских сказочных традиций также затрудняется неопределенностью, связанной с более глубокими узлами дерева. Так, поскольку гипотетические предки для прароманского, прагерманского, пракельтского и праиндоиранского в нашем дереве имеют апостериорную вероятность, равную ста процентам, соответствующее значение для празападноиндоевропейского составляет 90%, упав до 77% для праиндоевропейского. Тем не менее, несмотря на эти ограничения, нам удалось проследить наследование нескольких сказок вглубь индоевропейской доисторической эпохи и надежно реконструировать их в корпусе сказок на праиталийско-кельтском (ATU 328, ATU 330, ATU 402 и ATU 554), праиталийско-кельтско-германском (ATU 328, ATU 330, ATU 402 и ATU 554) и празападноевропейском (ATU 330 и ATU 554). Удивительнее всего, что в результате байесовских анализов было выявлено присутствие одного сказочного сюжета, ATU 330 «Кузнец и Дьявол», у последнего общего предка индоевропейской семьи, праиндоевропейского языка (таблица 2).
В целом, результаты реконструкций прототипов сказок показывают, что филогенетические сравнительные методы могут обеспечить глубинное проникновение в содержание корпуса древних сказок, трудно достижимое при посредстве традиционных литературно-исторических подходов. Разумеется, это не умаляет ценности изучения литературных записей на предмет обнаружения в них доказательств происхождения и развития устных сказок. Действительно, исследования, проводимые в этом ключе, могут предоставить чрезвычайно полезные средства перекрестной проверки результатов сравнительных филогенетических анализов. Например, исследование сказочных типов и мотивов в греко-римской, германской и кельтской мифологии свидетельствуют о древности многих волшебных сказок, реконструированных нами в исконных индоевропейских популяциях. Эти данные предоставляют полезные материалы для дальнейших исследований, призванных подтвердить наши выводы. Древние варианты могли бы быть использованы для калибровки филогенетических анализов конкретных типов сказки таким же образом, как древние языки используются в датировании истоков языковых семей. Гипотезы, касающиеся истории наследования данного международного типа (например, ATU 330) могут быть затем проверены на структуре филогенетических отношений и предположительном возрасте корня, выведенного из различных исторических и культурных вариантов сказки.
В некоторых случаях также будет возможно оценить выводы о корпусе сказочных прототипов по отношению к другим источникам информации об обществах прошлого, таким как исторические, археологические, лингвистические и генетические данные. Наши выводы относительно происхождения ATU 330 «Кузнец и дьявол» являются здесь показательным примером. Основной сюжет этой сказки — сохраняющий устойчивость на протяжении всего говорящего на индоевропейских языках мира, от Индии до Скандинавии — повествует о кузнеце, который заключает сделку со злым сверхъестественным существом (например, дьяволом, смертью, джинном и т. д.). Кузнец отдает свою душу в обмен на умение сковывать вместе любые материалы, которое затем и употребляет для того, чтобы прицепить злодея к какому-либо неподвижному предмету (например, дереву) и заставить отречься от его условий сделки. Вероятное наличие этого сказочного сюжета у последнего общего предка культур, говорящих на индоевропейском языке, сильно резонирует с более обширными дебатами касательно индоевропейской предыстории, поскольку она предполагает существование металлургии в праиндоевропейском обществе. Этот вывод согласуется с так называемой «курганной гипотезой», которая связывает происхождение индоевропейской языковой семьи с археологическими и генетическими доказательствами массивной территориальной экспансии кочевых скотоводческих племен из понтийских степей 5–6 тысяч лет назад. Связь этих народов с технологическим комплексом бронзового века, о которой свидетельствуют данные материальной культуры и заключения палеолингвистического анализа лексики праиндоевропейского языка (где предположительно наличествовало слово, обозначающее металл, a⌢ios), обеспечивает весьма правдоподобный контекст для культурной эволюции сказки о хитром кузнеце, которому удается достичь сверхчеловеческого мастерства во владении своим ремеслом. С другой стороны, присутствие этого сказочного сюжета в праиндоевропейском обществе, как представляется, несовместимо с альтернативной «анатолийской гипотезой» индоевропейских корней. Последняя предполагает более ранний и постепенный процесс расселения народов, связанный с распространением сельского хозяйства из неолитической Анатолии 8–9 тысяч лет назад — еще до начала обработки металлов. Тем не менее, следует отметить, что в соответствии с некоторыми вариантами модели, линия, ведущая ко всем выжившим индоевропейским языкам, возможно, отделилась от ныне вымерших анатолийских языков только 7–5,5 тысяч лет до н. э., период, к которому относятся самые ранние археологические свидетельства выплавки металлов по всей Евразии. Следовательно, происхождение ATU 330 из бронзового века кажется правдоподобным в рамках двух основных моделей индоевропейской предыстории.
На более общем уровне, этот пример наглядно показывает, как различные истории древних народов часто являются выражением более широких черт их культуры. Хотя содержание ATU 330 наиболее очевидным образом имеет отношение к технологическим возможностям праиндоевропейского общества, антропологи уже давно предполагают, что сказки могут нести в себе и другие виды информации о прототипичных контекстах, в которых они зародились, таких как социальная организация, обеспечение пропитания и религия. Сравнительные филогенетические методы предоставляют мощный инструментарий для исследования этих гипотез с более научной точки зрения. Мы ожидаем, что будущие исследования в этой области не только прольют новый свет на происхождение сказок, мифов, легенд и других видов традиционного повествования, но и предложат новое и дополнительное видение археологических, генетических и лингвистических реконструкций прошлого.
Сара Граса да Силва — факультет социальных и гуманитарных наук Нового университета (Лиссабон)
Джамшид Техрани — факультет антропологии и Центр коэволюции биологии и культуры Даремского университета (Великобритания)
