Некоторые из свидетельств (избирательность воспоминаний, решение о подмене в 1932 году, решение о подмене после смерти Жанны, избегание разоблачения) сложны и включают в себя информацию, обсуждаемую в нескольких главах, в том числе, посвященных контраргументам наших оппонентов.
Рассматриваемая вероятностная мера неизбежно субъективна, поэтому читателю предлагается сформировать собственное суждение. Мы считаем, что разрыв настолько велик, что различия в оценках вряд ли повлияют на общий вывод.
Строгое следование нашему методу должно помочь избежать таких ошибок, как многократный учет одних и тех же свидетельств. При оценке относительной вероятности каждого факта важно абстрагироваться от своего представления о правдоподобности того или иного сценария: рассматриваемый сценарий должен приниматься за истинный, каким бы маловероятным он ни казался.
В отсутствие правильной методологии исследователь может страдать от различных психологических предубеждений. Ознакомившись с убедительными доказательствами в пользу одного из конкурирующих сценариев, наш мозг принимает его как факт. Из-за этого предварительного знания мы подсознательно игнорируем свидетельства, противоречащие нашей вере. Известно, что такие проблемы восприятия могут приводить к тому, что эксперты дают неправильные оценки в суде [54].
Согласно нашей итоговой таблице, суммарный относительный вес имеющихся аргументов против подмены составляет 8 миллиардов к одному. Сталкиваясь с такими убедительными доказательствами, не следует забывать о так называемом правиле Кромвеля, согласно которому мы никогда не должны быть абсолютно уверены, если имеем дело с реальной жизнью, а не с математическим утверждением [55].
В истории, в отличие от математики, доказательства вероятностны, поэтому важно не делать преждевременных выводов. Несмотря на солидный вес свидетельств против подмены, аргументы в ее пользу оказались более чем в триллион раз весомее.
Правило Байеса было использовано в 1899 году выдающимся математиком Анри Пуанкаре, когда он выступал в качестве эксперта в знаменитом деле Дрейфуса и осудил «колоссальную ошибку» в методологии обвинения. Байесовский анализ также применялся французской артиллерией в первой мировой войне, когда Раймон Пуанкаре, двоюродный брат Анри, был президентом Французской Республики, а затем Аланом Тьюрингом, работавшим над проектом «Энигма» во время второй мировой войны [56, 57].
В настоящее время Байесовский метод широко распространен в криминалистике, и существуют рекомендации по его грамотному использованию в суде [58]. Такой строгий анализ был важен на ранних этапах расследования дела Кальман, когда имеющейся информации было гораздо меньше, чем сегодня. Именно из-за отсутствия правильной методологии валидаторы и их последователи рассматривали каждый документ, в котором упоминается Жанна, как независимое доказательство ее подлинности, и игнорировали многочисленные противоречия в ее показаниях.
Мы полагаем, что анализ, подобный нашему, может быть применен к другим историческим загадкам в будущем.
Истоки
Необыкновенное долголетие Жанны Кальман объясняется исключительной генетической наследственностью, случайно накопленной в социальной группе ремесленников и лавочников, ведущих процветающий бизнес в городе.
M. Аллар и Ж.-М. Робин [4]
Арль – один из старейших французских городов. Название Арелат (что в переводе с кельтского означает «на болоте»), полученное им за несколько веков до нашей эры, точно соответствовало сути. Согласно путеводителю 1756 года, Арль был почти окружен болотом, что делало его воздух нездоровым [59]. В 1817 году французский историк Амедей Пишо (1795—1877) опубликовал трактат